基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法及应用

• 作者: 梁昔明 赵旭芳 龙文
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 单纯形法 最优解 数值试验 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 44-51,92
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.02.009

摘要

针对基本人工蜂群算法在求解复杂优化问题时,存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法.算法引入基于当前最优个体作为指导的单纯形法进行邻域搜索,以增强局部探索能力.同时采取保优策略,以加快收敛速度.通过6个标准测试优化问题的仿真实验表明,该算法较基本人工蜂群算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度.将算法用于分数阶登革病毒传播模型的参数优化,所得的参数对应的模型输出与实际数据拟合情况较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙文	贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室	53	474	13.0	20.0
2	梁昔明	北京建筑大学理学院	25	123	7.0	10.0
3	赵旭芳	北京建筑大学理学院	3	4	1.0	2.0