动态调节因子的邻域搜索人工蜂群算法

• 作者: 常小刚 赵红星
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 动态调节因子 邻域最优个体 收敛精度 收敛速度 函数优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 682-691
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.04.015

摘要

自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注.然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处.针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最优个体的人工蜂群算法(NABC),通过食物源向邻域最优食物源周围搜索,提高了种群的搜索速度;同时,为了动态调节算法的搜索过程,使算法早期侧重于全局搜索,后期侧重于深度搜索,提出了基于三角函数调节因子的邻域搜索人工蜂群算法(DNABC).对12个测试函数的实验结果表明,NABC算法在函数优化时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度,而且基于三角函数的调节因子能够对NABC算法的搜索过程进行调节,促进了NABC算法的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常小刚	兰州交通大学网络信息中心	9	28	4.0	5.0
2	赵红星	兰州交通大学交通运输学院	9	34	4.0	5.0