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摘要:
针对人工蜂群算法传统搜索策略在求解高维复杂函数时收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC).该算法在引领蜂的搜索策略中借鉴了差分进化算法DE/best/1变异操作模式;在跟随蜂的搜索策略中借鉴了生物界中雁群的飞行特征,同时基于目标函数值进行选择寻优,能较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力.通过对15个基准函数的仿真实验及与其他改进算法进行比较,发现该算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.
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文献信息
篇名 优化高维复杂函数的改进人工蜂群算法
来源期刊 东北师大学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人工蜂群算法 差分进化算法 雁群飞行 搜索策略
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-64
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 4410字 语种 中文
DOI 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.02.014
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 王明刚 南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院 41 142 7.0 9.0
2 王志刚 南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院 40 209 8.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工蜂群算法
差分进化算法
雁群飞行
搜索策略
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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