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摘要:
针对数值函数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发,利用信度空间中的规范知识引导搜索区域,自适应调整算法的搜索范围,提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,设计一种种群分散策略,平衡群体的全局探索和局部开采能力,并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较,结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果.
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文献信息
篇名 一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 人工蜂群算法 数值函数优化 规范知识 文化算法
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 307-314
页数 分类号 TP181
字数 5674字 语种 中文
DOI
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 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
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研究主题发展历程
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人工蜂群算法
数值函数优化
规范知识
文化算法
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研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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2928
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8
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30919
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