遗传-人工蜂群融合算法及其Markov 收敛性分析

• 作者: 佟盼 高雷阜
• 来源期刊: 数学杂志
• 学科: 数学
• 关键词: 遗传算法 人工蜂群算法 融合 马尔可夫过程 收敛性
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 215-222
• 页数: 8页
• 分类号: O224
• 字数: 4110字
• 语种: 中文

摘要

本文研究了遗传算法易发生“早熟”以及人工蜂群算法在搜索初期寻优速度慢的问题。基于将遗传算法与人工蜂群算法融合以实现二者互补的思想，提出遗传-人工蜂群融合算法（G-ABCA），利用马尔可夫理论对其收敛性进行了理论分析，证明其适应度函数值序列（即优化解满意值序列）是单调且收敛的，并利用四个经典的多峰测试函数对遗传-人工蜂群融合算法、改进的遗传算法以及人工蜂群算法进行了对比实验分析，结果表明：遗传-人工蜂群融合算法不仅收敛，而且其寻优性能显著优于其它两种算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雷阜	辽宁工程技术大学理学院	119	728	13.0	22.0
2	佟盼	辽宁工程技术大学理学院	5	19	4.0	4.0