基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法

• 作者: 刘劼 张曦煌
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 分段搜索 差分进化 当前最优解
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.09.004

摘要

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在的探索能力强,而开发能力不足和收敛性能差的问题,本文提出一种基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法.该算法将改进后的差分进化算法中的变异操作引入到观察蜂的局部搜索策略中,让观察蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,并采用分段搜索的方式更新蜜源,以提高其局部搜索能力.仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法有效地平衡了算法的探索能力和开发能力,并提高了算法的寻优精度和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	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	134	1137	14.0	27.0
2	刘劼	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	2	1.0	1.0