本文關(guān)鍵詞：異維學(xué)習(xí)人工蜂群算法

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【摘要】：針對(duì)人工蜂群算法局部搜索能力弱及易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的人工蜂群算法。首先,雇傭蜂使用全局最優(yōu)引導(dǎo)的搜索策略,且引導(dǎo)程度隨個(gè)體試驗(yàn)次數(shù)(trial)自適應(yīng)減小,以此平衡算法的全局和局部搜索能力;其次,觀察蜂采用變異的異維學(xué)習(xí)策略,使算法的搜索具有跳躍性,以提高跳出局部最優(yōu)的概率。對(duì)八個(gè)經(jīng)典基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和CEC2013中八個(gè)復(fù)合基準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試結(jié)果表明,與多種最近提出的類似算法相比,新算法在收斂速度和解的精度上均具有顯著優(yōu)勢(shì)。
【作者單位】： 南昌工程學(xué)院信息工程學(xué)院江西省水信息協(xié)同感知與智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61261039) 江西省教育廳落地計(jì)劃資助項(xiàng)目(KJLD13096) 江西省研究生創(chuàng)新專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(YC2014-S460)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法是Karaboga[1]于2005年提出的一種模擬蜜蜂協(xié)作尋找蜜源的群智能計(jì)算方法。ABC算法編程簡(jiǎn)單、參數(shù)少、魯棒性強(qiáng),被應(yīng)用于車間調(diào)度[2]、路徑選擇[3]、語(yǔ)音識(shí)別[4]和遙感分類[5]等領(lǐng)域。Karaboga等人[6]將人工蜂群算法與遺傳算法(g

【相似文獻(xiàn)】

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