【摘要】：提出一種自適應(yīng)混合文化蜂群算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題。算法中群體空間采用最優(yōu)覓食理論改進(jìn)群體更新方式;信念空間通過云模型算法和最優(yōu)排序差分變異策略對(duì)知識(shí)進(jìn)行更新;利用混沌算法和反向?qū)W習(xí)算法進(jìn)化外部空間;3種空間通過自適應(yīng)的影響操作來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的交換。典型復(fù)雜函數(shù)測(cè)試表明,該算法具有很好的收斂精度和計(jì)算速度,特別適宜于多峰值函數(shù)尋優(yōu)。
[Abstract]:An adaptive hybrid culture bee colony algorithm is proposed to solve the continuous space optimization problem. In the algorithm, the optimal foraging theory is used to improve the population updating method, and the belief space updates the knowledge through cloud model algorithm and optimal ranking differential mutation strategy. The chaos algorithm and the reverse learning algorithm are used to evolve the outer space to realize the knowledge exchange by adaptive influence operation. The test results of typical complex functions show that the algorithm has good convergence accuracy and computational speed, and is especially suitable for multi-peak function optimization.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170132) 黑龍江省自然科學(xué)基金(F2015020) 黑龍江省教育廳項(xiàng)目(12541086)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2196862