本文關(guān)鍵詞：人工蜂群算法及其應(yīng)用

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【摘要】：為促進(jìn)人工蜂群算法理論和應(yīng)用的發(fā)展,在分析人工蜂群算法的基本原理基礎(chǔ)上,針對(duì)算法的不足,全面地歸納了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)算法的改進(jìn)研究,對(duì)算法的蜜源初始化、更新策略的改進(jìn)、調(diào)整策略的改進(jìn)、適應(yīng)度函數(shù)的選擇以及與其他算法的融合進(jìn)行綜述,提出了更有效的改進(jìn)策略。同時(shí)從多方面綜述了人工蜂群算法的應(yīng)用,并對(duì)人工蜂群算法的發(fā)展方向進(jìn)行了總結(jié)和展望。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人工蜂群算法 群體智能 綜述 研究現(xiàn)狀
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374127);國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61422301) 中國(guó)石油科技創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(2013D-5006-0209) 黑龍江省博士后科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(LBH-Q12143) 東北石油大學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(2013NQ105) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M550180)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言自群體智能作為一個(gè)理論被正式提出以來,就以其獨(dú)特的優(yōu)越性逐漸吸引了大批學(xué)者的關(guān)注。隨著遺傳算法(GA:Genetic Algorithm),蟻群優(yōu)化(ACO:Ant Colony Optimization)理論,粒子群優(yōu)化算法(PSO:Particle Swarm Optimization),細(xì)菌覓食算法(BFA:Bacterial Foraging Algorit

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本文編號(hào)：986606