人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用

作     者：火久元 张耀南 赵红星 HUO Jiuyuan;ZHANG Yaonan;ZHAO Hongxing

作者机构：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所兰州730000 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91125005 J1210003) 中国博士后科学基金资助项目(2013M542398) 甘肃省科技计划基金资助项目(1308RJZA214) 兰州交通大学青年科学基金资助项目(2013032) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2014年第40卷第12期

页      码：166-171页

摘      要：为提高新安江模型中参数估计的优化精度和算法性能,提出一种改进的人工蜂群(ABC)算法。设计基于最优个体的寻优和保优策略,采用寻优策略提高观察蜂的深度搜索能力,通过保优策略确保侦察蜂不会丢弃当前最优解,从而使算法能够在较短时间内得到收敛。将改进算法应用于新安江模型的参数估计中,并与ABC算法和SCPSO算法的参数估计结果进行对比。实验结果表明,改进算法得到的参数优化精度比ABC算法提高约4%,比SCPSO算法提高约1%,并且具有较快的收敛速度。

主 题 词：人工蜂群算法 新安江模型 参数估计 寻优策略 保优策略 Nash-Sutcliffe效率系数 

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.1000-3428.2014.12.031

馆 藏 号：203674433...