改进的人工蜂群算法

• 作者: 井文红 任浩然 郝继升
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 人工蜂群算法 差分进化算法 种群初始化 搜索方程
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 242-246
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2017.02.012

摘要

人工蜂群算法是一种新兴的群智能优化算法,以其独特的寻优机制被广泛应用.然而,该算法存在着"早熟"收敛和进化后期搜索能力较差的缺点,针对这一问题,采用反向学习的种群初始化方法,并引入受差分进化算法思想启发的搜索方程,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为DEABC).通过5个测试函数的仿真实验并与其他算法比较,结果表明DEABC算法具有更好的优化效率和优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝继升	延安大学数学与计算机科学学院	42	304	10.0	16.0
2	任浩然	延安大学数学与计算机科学学院	2	23	2.0	2.0
3	井文红	延安大学数学与计算机科学学院	2	23	2.0	2.0