為了解決傳統(tǒng)進(jìn)化算法難以平衡全局搜索能力與局部搜索能力的問題,本文提出了一種具有生命演化和群體智能的生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法（BNSO）。該算法將個(gè)體進(jìn)化行為置于"細(xì)胞→個(gè)體→環(huán)境→細(xì)胞"構(gòu)成的生物網(wǎng)絡(luò)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點(diǎn)中,研究個(gè)體進(jìn)化過程,進(jìn)而提取一種基于生命進(jìn)化行為的新型生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。所提出的算法用一套標(biāo)準(zhǔn)的Benchmark函數(shù)檢測(cè)算法的性能,將測(cè)試結(jié)果與粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法有更好的全局搜索能力與局部搜索能力。 

【文章來源】：遵義師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2019,21(03)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
3 生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法
    3.1 提出生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法
    3.2 生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法的建立
    3.3 生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法過程
    3.4 生物社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法流程
4 實(shí)驗(yàn)仿真及其分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種自適應(yīng)離散粒子群算法及其應(yīng)用研究[J]. 張長勝,孫吉貴,歐陽丹彤.  電子學(xué)報(bào). 2009(02)
[2]基于信息素?cái)U(kuò)散的蟻群算法[J]. 黃國銳,曹先彬,王煦法.  電子學(xué)報(bào). 2004(05)
[3]免疫算法[J]. 王磊,潘進(jìn),焦李成.  電子學(xué)報(bào). 2000(07)



本文編號(hào)：3027041