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基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法
被引量：
1
1
作者
麦雄发
李玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4131-4133,4143,共4页
针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细...
针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。
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关键词
细菌觅食算法
梯度粒子群优化
混合
优化
算法
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职称材料
题名
基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法
被引量：
1
1
作者
麦雄发
李玲
机构
广西师范学院数学科学学院
广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室
广西师范学院继续教育学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4131-4133,4143,共4页
基金
广西教育厅科研资助项目(201106LX310
201204LX216)
科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室资助项目(GXSCIIP201204)
文摘
针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。
关键词
细菌觅食算法
梯度粒子群优化
混合
优化
算法
Keywords
bacterial foraging algorithm（BFA）
gradient particle swarm optimization algorithm（GPSO）
hybrid optimization algorithm
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法
麦雄发
李玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
1
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