电子学报
電子學報
전자학보
ACTA ELECTRONICA SINICA
2012年
12期
2396-2403
,共8页
人工蜂群算法%差分进化算法%搜索方程%种群初始化
人工蜂群算法%差分進化算法%搜索方程%種群初始化
인공봉군산법%차분진화산법%수색방정%충군초시화
人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能.
人工蜂群算法是最近提齣的一種較有競爭力的優化技術.然而,它的搜索方程存在著探索能力彊而開髮能力弱的缺點.針對這一問題,受差分進化算法的啟髮,提齣瞭一箇改進的搜索方程.該搜索方程在最優解附近產生新的候選位置以便提高算法的開髮能力.進一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和開髮能力,提齣瞭一箇改進的人工蜂群算法(簡記為IABC).此外,為瞭提高算法的全跼收斂速度,用反學習的初始化方法產生初始解.通過18箇標準測試函數的倣真實驗併與其他算法相比較,結果錶明IABC算法具有良好的處理複雜數值優化問題的性能.
인공봉군산법시최근제출적일충교유경쟁력적우화기술.연이,타적수색방정존재착탐색능력강이개발능력약적결점.침대저일문제,수차분진화산법적계발,제출료일개개진적수색방정.해수색방정재최우해부근산생신적후선위치이편제고산법적개발능력.진일보,충분이용화평형불동수색방정적탐색화개발능력,제출료일개개진적인공봉군산법(간기위IABC).차외,위료제고산법적전국수렴속도,용반학습적초시화방법산생초시해.통과18개표준측시함수적방진실험병여기타산법상비교,결과표명IABC산법구유량호적처리복잡수치우화문제적성능.
