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摘要:
人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能.
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文献信息
篇名 受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 人工蜂群算法 差分进化算法 搜索方程 种群初始化
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2396-2403
页数 8页 分类号 TP301
字数 4660字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.12.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘三阳 西安电子科技大学理学院 662 5562 32.0 51.0
2 高卫峰 西安电子科技大学理学院 10 293 7.0 10.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人工蜂群算法
差分进化算法
搜索方程
种群初始化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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