一种采用蜂群全局引导搜索策略的入侵杂草优化改进算法

• 作者: 杨建卫
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵杂草优化 人工蜂群 反向学习 初始化 函数优化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 161-164
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.040

摘要

针对入侵杂草优化算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的入侵杂草优化算法。首先，采用反向学习初始化方法对种群进行初始化以提高其全局收敛速度；其次，利用改进蜂群算法中的全局引导搜索策略，对繁殖后的种子进行最优引导搜索以提高其跳出局部最优点的能力。最后，对不同维数的5个标准测试函数进行了仿真验证。试验结果表明：与 GABC及标准 IWO（Invasive Weed Optimization）算法相比较，该改进算法在函数优化方面具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优的能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建卫	宝鸡文理学院计算机科学系	24	63	5.0	6.0