本文選題：人工蜂群算法 + 混沌優(yōu)化　； 參考：《計算機應用研究》2016年10期

【摘要】：針對人工蜂群算法在求解函數(shù)優(yōu)化問題中存在收斂精度不高、收斂速度較慢的問題,提出了一種改進的增強尋優(yōu)能力的自適應人工蜂群算法。該算法利用邏輯自映射函數(shù)產(chǎn)生混沌序列對雇傭蜂搜索行為進行混沌優(yōu)化,并引入螢火蟲算法中的自適應步長策略動態(tài)調(diào)整觀察蜂的搜索行為,從而提升了算法的局部搜索能力。基于標準測試函數(shù)的仿真結果表明,改進后的人工蜂群算法在尋優(yōu)精度和收斂速度上均有明顯提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of low convergence precision and slow convergence rate, an improved adaptive artificial bee colony algorithm is proposed.In this algorithm, chaotic sequences are generated by logical self-mapping function to optimize the search behavior of hired bees, and the adaptive step size strategy of the firefly algorithm is introduced to dynamically adjust the search behavior of the bees.Thus, the local search ability of the algorithm is improved.The simulation results based on the standard test function show that the improved artificial bee colony algorithm can improve the optimization accuracy and convergence speed obviously.
【作者單位】： 江南大學電子工程系輕工過程先進控制教育部重點實驗室;
【基金】：江蘇省科技廳產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新資金資助項目(BY2013015-19) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(JUSRP51323B) 江蘇省普通高校研究生實踐創(chuàng)新計劃資助項目(SJZZ_0148)
【分類號】：TP18

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本文編號：1750956