一种基于PSO-ABC的全局优化算法

• 作者: 叶奕茂 赵华生 金龙
• 来源期刊: 广西民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 蜂群算法 简化公式 群体智能 全局最优
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3803字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法(CLPSO算法)和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金龙		43	694	14.0	24.0
2	叶奕茂	广西大学数学与信息科学学院	6	6	1.0	2.0
4	赵华生		3	4	1.0	2.0