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摘要:
人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1)该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2)与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3)可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.
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文献信息
篇名 基于正交实验设计的人工蜂群算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 人工蜂群 侦察蜂 搜索经验 正交实验设计 通用框架
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 2167-2190
页数 24页 分类号 TP301
字数 14986字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004800
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 王明文 江西师范大学计算机信息工程学院 115 1470 19.0 34.0
2 周新宇 江西师范大学计算机信息工程学院 3 40 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工蜂群
侦察蜂
搜索经验
正交实验设计
通用框架
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导