求解函数优化问题的改进人工蜂群算法

• 作者: 周长喜 唐凌芸 毛力
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 当前最优解 混沌算子 细菌趋药性
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 854-860
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1409047

摘要

标准人工蜂群算法由于局部搜索能力差，收敛精度低，容易陷入早熟收敛等缺陷，从而求解最小值函数优化问题的能力受到限制。为了解决标准人工蜂群算法的以上问题，提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将混沌算子引入雇佣蜂和跟随蜂基于当前最优解的局部搜索策略中，并赋予跟随蜂细菌的趋药性，从而<br>　　提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明，该算法能有效地避免陷入局部最优，并使收敛精度得到显著提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛力	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	64	283	8.0	12.0
2	周长喜	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	6	30	3.0	5.0
3	唐凌芸	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0