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题名基于新颖二进制人工蜂群算法求解带权集合覆盖问题
被引量：3
- 1
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作者
孙菲
贺毅朝
张寒崧
李明亮
王丽娜
高泽贤
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机构
河北地质大学信息工程学院
河北地质大学河北省光电信息与地球探测技术重点实验室
河北地质大学智能传感物联网技术河北省工程研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2722-2731,共10页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(F2020403013)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021016)
+1 种基金
河北省重点研发计划资助项目(22375415D)
河北省研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2014109)。
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文摘
带权集合覆盖问题(WSCP)是一个著名的NP-hard问题。为了利用人工蜂群算法(ABC)高效求解带权集合覆盖问题,提出了一个新颖二进制ABC(记作nBABC)。在nBABC中,首先提出了随机学习和继承性相结合的全局进化算子,以提高算法的全局勘探能力。其次,基于动态调整策略提出了自适应随机取反算子,以维持勘探与开发的平衡。在借鉴近似算法的思想提出处理WSCP不可行解的修复算法WSCP-GRA和优化算法WSCP-GOA的基础上,利用nBABC给出了求解WSCP的一个新方法。为了验证nBABC求解WSCP的高效性,利用它求解OR-Library中45个WSCP实例,与多个算法的比较表明:nBABC能够求得所有实例的最优值,比已有求解WSCP的算法更具竞争力。
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关键词
演化算法
带权集合覆盖问题
二进制人工蜂群算法
随机学习机制
修复与优化
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Keywords
evolutionary algorithms
weighted set covering problem
binary artificial bee colony algorithm
random learning mechanism
repair and optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法
被引量：5
- 2
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作者
刘婷
张立毅
鲍韦韦
邹康
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机构
天津商业大学信息工程学院
天津大学电子信息工程学院
天津工业大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第6期43-47,共5页
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文摘
针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中"交叉"操作的启发,提出多维邻域搜索方式,加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真,实验结果表明与传统算法相比,提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题,提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。
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关键词
基本二进制人工蜂群算法
粒子群优化
差分演化
全局最优
多维邻域搜索
0-1背包
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Keywords
basic binary artificial bee colony algorithm
Particle Swarm Optimization （PSO）
differential evolution
global best
multidimensional neighborhood search
0-1 knapsack
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎
被引量：5
- 3
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作者
李鑫滨
石爱武
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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出处
《燕山大学学报》
CAS
2012年第5期439-444,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61172095)
河北省自然科学基金资助项目(F2012203138)
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文摘
为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。
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关键词
二进制人工蜂群算法
认知无线电
认知引擎
决策引擎
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Keywords
binary artificial bee colony algorithm
cognitive radio
cognitive engine
decision engine
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分类号
TN014
[电子电信—物理电子学]
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题名基于分布估计的二进制人工蜂群算法
被引量：2
- 4
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作者
刘婷
张立毅
张晋斌
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机构
天津商业大学信息工程学院
天津大学电子信息工程学院
宜昌测试技术研究所
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1390-1394,共5页
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文摘
为了充分利用种群的全局统计信息,将分布估计算法引入二进制人工蜂群算法,提出一种基于分布估计的二进制人工蜂群算法。该算法利用分布估计算法获得的全局统计信息引导候选解的产生,提高了全局探索能力;采用直接针对离散域的多维邻域更新策略,加快了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真结果表明,与传统二进制人工蜂群算法相比,改进算法在优化精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显改善。
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关键词
人工蜂群算法
二进制人工蜂群算法
分布估计算法
单变量边缘分布算法
0-1背包
-
Keywords
artificial bee colony algorithm
binary artificial bee colony algorithm
estimation of distribution algorithm
univariate marginal distribution algorithm
0-1 knapsack
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进二进制人工蜂群算法的多用户检测器
被引量：1
- 5
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作者
刘婷
张立毅
鲍韦韦
邹康
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机构
天津大学电子信息工程学院
天津商业大学信息工程学院
天津工业大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第1期171-174,178,共5页
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文摘
最优多用户检测(OMD)技术可以达到理论上的最小错误概率,但已经证明它是一个非确定多项式(NP)问题。作为一种新型的群智能算法,人工蜂群(ABC)算法已被广泛用于各种优化问题,但传统二进制人工蜂群算法具有收敛速度过慢、易陷入局部最优等缺点。针对这一缺点,提出了一种改进二进制人工蜂群算法并将其用于求解最优多用户检测问题。算法简化了初始化的过程,采用单维求反的邻域搜索策略,计算量与最优多用户检测相比明显降低。仿真结果表明,提出的多用户检测方案在抗多址干扰和抗"远近"效应能力方面与传统检测方案相比,都有显著提高。
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关键词
最优多用户检测
二进制人工蜂群算法
邻域搜索
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Keywords
Optimum Multi-user Detection （OMD）
Binary Artificial Bee Colony （BABC） algorithm
neighborhood search
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进的二进制人工蜂群动态图像聚类算法
被引量：1
- 6
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作者
孙越泓
丁亚英
武婷婷
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机构
江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室
南京师范大学数学科学学院
南京邮电大学理学院
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第5期19-24,共6页
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基金
国家自然科学基金(11501301
61179027)
+2 种基金
教育部人文社会科学青年基金(12YJCZH179)
江苏省博士后科研资助计划(1501071B)
江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室开放基金(201601)资助项目
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文摘
文中提出一种改进的二进制人工蜂群算法用于图像的动态聚类。该算法用了变化更多的候选解产生方式,以提高算法的全局搜索能力;增加了一个局部搜索阶段,以提高算法的局部寻优能力。在4个测试图像上的数值实验表明,与原始的二进制人工蜂群算法相比,文中算法在聚类有效性指标值、动态聚类数目以及聚类结果上均有明显改进。
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关键词
二进制人工蜂群算法
动态聚类
局部寻优
全局搜索
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Keywords
binary artificial bee colony algorithm
dynamic clustering
exploitation
exploration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于分布估计蜂群算法的多用户检测器
- 7
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作者
刘婷
张立毅
张晋斌
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机构
天津商业大学信息工程学院
天津大学电子信息工程学院
宜昌测试技术研究所
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第7期1316-1323,共8页
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基金
天津市高等学校科技发展基金计划资助项目(20110709)
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文摘
为了提高二进制人工蜂群算法的全局探索能力,提出一种基于分布估计算法的二进制人工蜂群算法,并应用到最优多用户检测技术中,设计出基于分布估计二进制人工蜂群算法的多用户检测方案。该方案采用直接针对离散域的多维邻域搜索策略,加快了收敛速度,避免了连续域到离散域的转换,同时利用分布估计算法获得的全局统计信息产生候选解,提高了算法性能。仿真结果表明,与传统检测器相比,所设计检测器的收敛速度明显加快,误码率性能和抗远近效应能力显著提高。
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关键词
最优多用户检测
人工蜂群算法
二进制人工蜂群算法
分布估计算法
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Keywords
optimum multi-user detection
artificial bee colony algorithm
binary artificial bee colony algorithm
estimation of distribution algorithm
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分类号
TN914.53
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于binAD算法的边缘计算卸载决策
- 8
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作者
王泽
郭荣佐
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机构
四川师范大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2289-2296,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(11905153、61701331)。
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文摘
针对物联网边缘计算中计算卸载的高能耗、高时延以及移动智能设备自身条件不足等问题,提出一种基于binAD算法的边缘计算任务卸载决策。以最大化移动终端设备系统效用为目标,将任务执行计算能耗和时延加权和定义为系统效用的优化函数。将二进制人工蜂群算法和二进制差分进化算法相结合得到binAD算法,其中为扩大可行解范围、提高全局搜索能力,将最个体引入变异操作中,将交叉概率因子修改为适应性交叉概率因子。使用binAD算法解决优化问题。仿真结果表明,binAD算法在能耗、时延、系统效用方面均具有优越性。
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关键词
物联网
边缘计算
计算卸载
卸载决策
二进制人工蜂群算法
二进制差分进化算法
binAD算法
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Keywords
internet of things
edge computing
computing offloading
offloading decision
binary artificial bee colony algorithm
binary differential evolution algorithm
binAD algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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