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摘要:
自适应细菌觅食算法( adaptive bacterial foraging algorithm,ABFA)在一定程度上解决了经典觅食算法步长选择的问题,加快了算法的收敛速度。但随着细菌代价函数值的减小,自适应细菌觅食算法原有的趋化步长调整函数易使步长快速进入极小,造成算法早熟。本文提出了一种基于DBSCAN聚类的细菌自适应步长觅食算法( DBSCAN-based adaptive bacterial foraging algorithm,DBSCAN-ABFA),算法利用DBSCAN聚类对核心点区域的细菌进行标记,通过对被标记细菌采用改进的趋化步长调整函数,降低自适应步长的缩小速率来解决步长快速进入极小的问题,最终避免算法早熟,并通过实验验证了算法的有效性。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于DBSCAN聚类的细菌自适应步长觅食算法
来源期刊 南京师范大学学报(工程技术版) 学科 工学
关键词 细菌觅食算法 自适应步长 算法早熟 DBSAN
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 63-69
页数 7页 分类号 TP18
字数 4222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 刘清 南京师范大学计算机科学与技术学院 57 368 11.0 15.0
2 汪洋 南京师范大学计算机科学与技术学院 7 6 1.0 2.0
3 谢芬 南京师范大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
细菌觅食算法
自适应步长
算法早熟
DBSAN
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
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
出版文献量(篇)
1491
总下载数(次)
3
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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