求解函数优化问题的改进的人工蜂群算法

作     者：葛宇 梁静 王学平 谢小川 GE Yu;LIANG Jing;WANG Xue-ping;XIE Xiao-chuan

作者机构：四川师范大学基础教学学院成都610068 成都工业学院网络中心成都610031 四川师范大学数学与软件科学学院成都610068 

基　　金：四川省教育厅项目(12ZB112)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2013年第40卷第8期

页      码：252-257页

摘      要：为提高人工蜂群算法求解复杂函数优化问题的性能,分析了算法中侦察蜂逃逸行为的不足,并对其进行改进:定义了逃逸指标,使其能准确地反映个体状态对算法早熟的影响;重新设计选择机制,让侦察蜂不需要参数控制,能自适应地选择可能导致算法早熟收敛的个体执行逃逸操作;改进了逃逸算子,降低了逃逸操作的盲目性。通过9个典型测试问题的实验结果表明:在指定误差精度下,本改进算法均能有效收敛;同时与基本人工蜂群算法和已有的典型改进相比,本改进算法在收敛精度和速度上均有明显提高。说明提出的改进策略能有效提高算法求解复杂函数优化问题的能力。

主 题 词：人工蜂群算法 早熟收敛 逃逸指标 选择机制 逃逸算子 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-137X.2013.08.053

馆 藏 号：203150270...