计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
12期
98-103
,共6页
张新明%李晓安%何文涛%王鲜芳
張新明%李曉安%何文濤%王鮮芳
장신명%리효안%하문도%왕선방
优化方法%人工蜂群算法%混沌优化算法%排名映射概率%直接映射概率
優化方法%人工蜂群算法%混沌優化算法%排名映射概率%直接映射概率
우화방법%인공봉군산법%혼돈우화산법%배명영사개솔%직접영사개솔
Optimization method%Artificial bee colony algorithm (ABC)%Chaotic optimization algorithm (COA)%Rank mapping probability%Direct mapping probability
针对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)因直接采用函数值映射的概率选择食物源而引起过早收敛和陷入局部最优以及优化精度不高的问题,提出一种基于排名映射概率的混沌人工蜂群算法(Chaotic Artificial Bee Colony algorithm based on Rank mapping probability,CABC-R).首先利用目标函数值的排名映射获取选择食物源的概率,然后构建基于排名映射概率的人工蜂群算法以便能够维持种群的多样性,获得较好的全局最优解,最后创建较高寻优精度的新型局部混沌优化算法精确寻找最优解.对10个标准测试函数进行了仿真,结果表明,CABC-R算法不仅优化效果更准确而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC、JADE、MSEP和RABC算法.
針對人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)因直接採用函數值映射的概率選擇食物源而引起過早收斂和陷入跼部最優以及優化精度不高的問題,提齣一種基于排名映射概率的混沌人工蜂群算法(Chaotic Artificial Bee Colony algorithm based on Rank mapping probability,CABC-R).首先利用目標函數值的排名映射穫取選擇食物源的概率,然後構建基于排名映射概率的人工蜂群算法以便能夠維持種群的多樣性,穫得較好的全跼最優解,最後創建較高尋優精度的新型跼部混沌優化算法精確尋找最優解.對10箇標準測試函數進行瞭倣真,結果錶明,CABC-R算法不僅優化效果更準確而且更能跳齣跼部最優,有效地找到全跼最優解,優于標準的ABC、JADE、MSEP和RABC算法.
침대인공봉군산법(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)인직접채용함수치영사적개솔선택식물원이인기과조수렴화함입국부최우이급우화정도불고적문제,제출일충기우배명영사개솔적혼돈인공봉군산법(Chaotic Artificial Bee Colony algorithm based on Rank mapping probability,CABC-R).수선이용목표함수치적배명영사획취선택식물원적개솔,연후구건기우배명영사개솔적인공봉군산법이편능구유지충군적다양성,획득교호적전국최우해,최후창건교고심우정도적신형국부혼돈우화산법정학심조최우해.대10개표준측시함수진행료방진,결과표명,CABC-R산법불부우화효과경준학이차경능도출국부최우,유효지조도전국최우해,우우표준적ABC、JADE、MSEP화RABC산법.
