作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
人工蜂群算法(ABC )是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法,已成功用于解决许多优化问题。为有效改善ABC算法的性能,文章结合思维进化的思想提出了一种思维进化蜂群算法(MEABC ),该算法通过学习和按维更新策略对ABC算法进行了改进,并对改进算法的收敛性进行了分析。通过四个标准测试函数的仿真实验,验证了MEABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高。
推荐文章
多蜂群进化遗传算法
遗传算法
最优保留
蜜蜂进化型遗传算法
抑制算子
生物多样性
一种改进的人工蜂群算法研究
人工蜂群算法
算法改进
数据分析
更新维度
领域搜索
仿真实验
一种人工蜂群算法改进方案
人工蜂群算法
跟随蜂
侦察蜂
邻域搜索
一种基于蜂群原理的划分聚类算法
聚类
划分聚类
人工蜂群
紧密度
分离度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种思维进化蜂群算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 全局优化 人工蜂群算法 思维进化算法 收敛性
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 948-955
页数 8页 分类号 TP18
字数 6873字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.018
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 暴励 山西传媒学院制作系 2 17 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (91)
共引文献  (165)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (30)
二级引证文献  (24)
1962(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2005(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2009(17)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(16)
2010(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2011(22)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(20)
2012(10)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(4)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
2017(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2018(12)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(9)
2019(12)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(10)
2020(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
全局优化
人工蜂群算法
思维进化算法
收敛性
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
论文1v1指导