具有双重认知能力的人工蜂群算法及性能分析

• 作者: 汪继文 谢娟 邱剑锋 闵杰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 群体动力学 认知能力 优化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 269-272
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.11.052

摘要

针对人工蜂群算法在解决单峰问题时收敛速度过慢而在优化多峰问题时易陷入局部最优值的问题,依据群体动力学原理,引入“自我认知能力”和“社会认知能力”对蜂群觅食时的蜜源搜索策略进行改进,提出了具有双重认知策略的人工蜂群算法.用经典的标准测试函数进行了实验并与其他改进算法进行了比较,结果表明,改进的搜索策略提高了算法的优化能力,优于其他改进的人工蜂群算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	谢娟	安徽建筑大学数理系	15	70	5.0	8.0
4	闵杰	安徽建筑大学数理系	50	460	11.0	20.0