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受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法
1
作者
刘小龙
董家伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期731-737,749,共8页
针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提...
针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。
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关键词
人工蜂
群
算法
多子群矩阵式结构
改进搜索方程
信息交互
反向学习
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职称材料
题名
受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法
1
作者
刘小龙
董家伟
机构
华南理工大学工商管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期731-737,749,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(71771091)
国家社会科学基金面上项目(19BJL068)
2019年中央高校科研业务费重点项目(XYZD201911)。
文摘
针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。
关键词
人工蜂
群
算法
多子群矩阵式结构
改进搜索方程
信息交互
反向学习
Keywords
artificial bee colony
matrix multi-groups structure
improved search equation
information interaction
reverse learning
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法
刘小龙
董家伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
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