云变异人工蜂群算法

• 作者: 叶东毅 林小军
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 人工蜂群算法 全局优化 群体智能 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2538-2541
• 分类号: TP18
• 字数: 3972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02538

摘要

针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法.通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置.标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶东毅	福州大学数学与计算机科学学院	112	1572	18.0	36.0
2	林小军	福州大学数学与计算机科学学院	2	44	2.0	2.0