本文關鍵詞：基于反向?qū)W習的自適應快速人工蜂群算法

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【摘要】：針對人工蜂群算法收斂速度慢、收斂精度不高、易陷入局部收斂等缺點,提出一種基于反向?qū)W習的自適應快速人工蜂群算法。研究出一種新型自適應步長,使得快速人工蜂群算法跟隨蜂搜索階段的周邊食物源參數(shù)自適應化,并結(jié)合反向?qū)W習策略來改進引領蜂搜索階段。在保證收斂速度的前提下進一步提高解的全局性。在仿真實驗中加入粒子群算法和布谷鳥搜索算法的函數(shù)優(yōu)化實驗。對標準函數(shù)的仿真結(jié)果表明,基于反向?qū)W習的自適應快速人工蜂群算法相較于標準人工蜂群算法和快速人工蜂群算法在優(yōu)化性能方面得到明顯改善,其優(yōu)化性能也明顯優(yōu)于粒子群算法和布谷鳥搜索算法。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學電子與信息工程學院;
【關鍵詞】： 人工蜂群算法 自適應 反向?qū)W習 優(yōu)化
【分類號】：TP18
【正文快照】： 引言1近幾年來優(yōu)化問題在各個領域的應用都層出不窮,傳統(tǒng)的數(shù)值分析與計算在這些優(yōu)化問題的解決上已經(jīng)力不從心。而人們也已經(jīng)在啟發(fā)式算法中找到求解復雜優(yōu)化問題的方法,諸如遺傳算法、粒子群算法、差分進化算法等。這些算法在很多復雜的優(yōu)化問題上都提供了比傳統(tǒng)數(shù)值分析方

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