基于精英解和随机个体邻域信息的改进人工蜂群算法

• 作者: 位冰可 孟红云
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 精英解 邻域信息 欧氏距离
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2169-2174
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.1797

摘要

针对人工蜂群(ABC)算法开发能力差、收敛速度慢的缺点,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程,其中前者用到精英解、随机选择个体及其邻域的有益信息,后者用到群体最优解的信息.所提出的搜索方程在一定程度上不仅能够加快改进算法的收敛速度,而且由于随机选择个体的引入在一定意义上可以保证算法的探索能力.对22个基准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试函数上的性能优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟红云	西安电子科技大学数学与统计学院	17	347	9.0	17.0
2	位冰可	西安电子科技大学数学与统计学院	1	0	0.0	0.0