改进人工蜂群算法求解非线性方程组

• 作者: 杨丹 汪继文 王心灵 邱剑锋
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能 非线性方程组 人工蜂群算法 差分进化 随机向量
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2014.03.004

摘要

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点，通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用，提出了一种改进的人工蜂群算法。该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量，从而加快算法的收敛速度，并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足，提高算法的搜索能力。最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上，测试改进算法的性能。结果表明，改进的算法能够有效避免陷入局部最优，并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪继文	安徽大学计算机科学与技术学院	88	632	12.0	20.0
2	邱剑锋	安徽大学计算机科学与技术学院	30	170	7.0	12.0
3	王心灵	安徽大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0
4	杨丹	安徽大学计算机科学与技术学院	6	82	3.0	6.0