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摘要:
针对精英人工蜂群算法(ABC-elite)加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种改进算法(EABC-elite).该算法通过在雇佣蜂阶段引入全局最优解加速收敛,同时通过普通个体平衡全局最优解过大的引导作用,因此全局最优解与普通个体的信息都能得到利用而算法仍能较好平衡.在观察蜂阶段引入普通个体避免算法早熟收敛.改进算法在加速收敛与防止早熟之间取得很好的平衡,总体上没有偏向任何方向,增强了ABC-elite的全局搜索能力.实验表明,改进算法的性能显著好于ABC-elite以及最近提出的几种较高水平的改进人工蜂群算法.
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文献信息
篇名 基于全局无偏搜索策略的精英人工蜂群算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 人工蜂群 平衡策略 搜索公式 函数优化
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 308-314
页数 7页 分类号 TP18
字数 6309字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘广钟 上海海事大学信息工程学院 82 231 8.0 10.0
2 韩德志 上海海事大学信息工程学院 21 109 5.0 10.0
3 杜振鑫 上海海事大学信息工程学院 16 70 5.0 8.0
7 贾建鑫 上海海事大学信息工程学院 6 16 2.0 3.0
8 余学山 上海海事大学信息工程学院 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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搜索公式
函数优化
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相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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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