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基于反向学习的人工蜂群算法收敛性研究
基于反向学习的人工蜂群算法收敛性研究
作者:
王永会
邢双云
魏博洋
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
人工蜂群算法
反向学习
局部最优
早熟收敛
马尔科夫链
摘要:
目的 研究人工蜂群算法在搜索方面表现较好而在开采方面表现相对薄弱及人工蜂群算法收敛性证明较少的情况,解决标准的人工蜂群算法容易除局部最优和早熟收敛问题.方法 提出基于反向学习的人工蜂群算法,使算法跳出局部最优及早熟收敛,更利于找到最优解;利用Markov链等理论对基于反向学习的人工蜂群算法进行简单的收敛性分析,给出算法的基本实现步骤,并通过一组测试函数进行实验.结果 采用GABC算法对种群大小为80,最大循环数为5000,独立运行30次进行实验,实验数据表明,D =30的OABC的实验数据略差于GABC,而D=60的OABC的标准差数据好于GABC和ABC算法.实验结果表明改进后的算法在许多方面比标准的人工蜂群算法有更好的表现.结论 收敛性分析表明基于反向学习的人工蜂群算法具有较好的收敛性.
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人工蜂群算法
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文献信息
篇名
基于反向学习的人工蜂群算法收敛性研究
来源期刊
沈阳建筑大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
人工蜂群算法
反向学习
局部最优
早熟收敛
马尔科夫链
年,卷(期)
2016,(6)
所属期刊栏目
信息与控制
研究方向
页码范围
1146-1152
页数
7页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
10.11717/j.issn:2095-1922.2016.06.23
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
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1
王永会
55
378
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邢双云
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魏博洋
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传播情况
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节点文献
人工蜂群算法
反向学习
局部最优
早熟收敛
马尔科夫链
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
沈阳建筑大学学报(自然科学版)
主办单位:
沈阳建筑大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-1922
CN:
21-1578/TU
开本:
大16开
出版地:
沈阳市浑南新区浑南东路9号
邮发代号:
8-44
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3683
总下载数(次)
5
总被引数(次)
32666
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
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