基于交叉的全局人工蜂群算法的研究

• 作者: 张平华 李敬明 胡俊 胡贤德
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能算法 交叉 全局 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 6-11,17
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 3682字
• 语种: 中文

摘要

人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在求解函数最优值时,存在后期收敛速度慢、易于陷入局部最优、疏于开发等问题.为了解决这些问题,对算法进行了深入研究,结合其他仿生智能优化算法的机制,提出了一种能有效提高收敛速度,增强算法开发性和全局寻优能力,并能有效避免种群个体陷入局部最优的算法——基于交叉的全局人工蜂群算法.选取7个标准测试函数进行实验仿真,结果表明,与ABC算法、全局最优人工蜂群算法(GABC)相比,基于交叉的全局人工蜂群算法(CGABC)的收敛速度及精度均有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡贤德	安徽新华学院信息工程学院	26	130	4.0	11.0
2	李敬明	合肥工业大学管理学院	19	103	5.0	9.0
3	张平华	安徽新华学院信息工程学院	11	42	3.0	6.0
4	胡俊	安徽新华学院信息工程学院	8	100	2.0	8.0