基于极值优化策略的改进的人工蜂群算法

作     者：葛宇 梁静 王学平 GE Yu;LIANG Jing;WANG Xue-ping

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6期

页      码：247-251页

摘      要：为提高人工蜂群算法在求解优化问题中的性能,结合极值优化策略提出一种改进的人工蜂群算法。改进算法基于极值优化策略高效率的寻优机制重新设计了原算法中跟随蜂的局部搜索方案,并具体给出了新方案的组元变异算子和最差组元判定规则。通过对优化问题中8个典型测试函数的仿真实验表明,与基本人工蜂群算法和已有的典型改进算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高,在优化问题求解中体现出较强的寻优能力。

主 题 词：人工蜂群算法 极值优化策略 搜索方案 局部搜索 

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.2013.06.054

馆 藏 号：203202525...