国外新型智能优化算法——北极熊算法

• 作者: 张亮 邓丽丽 韩毅
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 北极熊算法 智能优化 算子 局部搜索 全局搜索
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 212-217,241
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.03.044

摘要

北极熊算法(Polar Bear Optimization,PBO)是2017年由David等人提出的一种受自然界启发的优化算法,算法的灵感来自于北极熊赖以在北极严酷的环境下生存下来的捕猎方式;由于PBO是近年才提出来的新颖智能优化算法,中文文献中关于PBO算法的描述和应用微乎其微;还原了PBO的开发背景,介绍了算法的相关运算算子和算法的详细执行步骤,展现了PBO算法在现实世界中的应用领域和实际效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓丽丽	浙江工业大学管理学院	6	27	3.0	5.0
2	张亮	浙江工业大学管理学院	14	53	3.0	7.0
3	韩毅	浙江树人大学基础学院	4	1	1.0	1.0