改进人工蜂群算法 - 360文档中心

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

且缩短了运行时间，改进性能明显优于现有人工蜂群算法．实例测试表明该方法能够有效、精确地搜索各个峰值点．
关键词：工蜂群算法；人多峰函数优化；自由搜索算法；ＢＯＬ策略；函数优化
中图分类号：Ｐ８文献标识码：文章编号：０６７３２１）１１７０Ｔ１１Ａ１０－０（０２０－１－７４０
Baidu Nhomakorabea
ｐｏｅｕｅｈｎａｎｗｍｅｈｄｆｒｍｕｔｍｏａｕｃｉｎｏｔｚｔｎｂｓｄｏｈｓａｇｒｔｍｓｄｓｎｄｒｃｄｒ．Ｔｅｅｔｏｏｌ－ｄｆｎｔｐｉａｉａｅｎｔｉｌｏｈｗａｅｉｅ．Ｔｅｉｌｏｍｉｏｉｇｈｓｌｔｎｒｓｌｆｉｅｓａｄｒｅｔｕｃｉｎｈｗａｎｔｅｃｓｆｅｓｒｎｉｇｔｈｅｇｒｈｇｅｔｉａｉｅｕｔｏｎｔｎａｄｔｓｆｎｔｓｓｏｔｔｈａｅｏｓｕｎｎｍｅｔｅｎｗａｏｉｍｒａｌｍｕｏｓｎｏｈｉｌｉｌｔｙｉｒｖｓｔｅａｃｒｃｆｔｅｏｔｌｓｌｔｎ，ａｄｉｉｍｕｈｂｔｒｔａｈｘｓｉｇａｉｃａｅｏｏｙａｇ — ｍｐｏｅｈｃｕａｙｏｐｉｏｕｉｈｍａｏｎｔｓｃｅｔｈｎｔｅｅｉｔｒｆｉｌｂｅｃｌｎｌｏｅｎｔｉ
ｒｔｍｓｉｈ．Ｔｈｉｌｔｎｏｖｅｔｆｃｉｎｈｏｈｔｔｉｔｏａｃｕａｅｙｓａｃｈａｏａｓｅｓｍｕａｉｆｆｅｔｓｕｎｔｏｓｓｗｓｔａｈｓｍｅｈｄｃｎａｃｒｔｌｅｒｈｔｅｖｒｕｓｐｅｋ．ｏｉｉ
改进人工蜂群算法
毕晓君，王艳娇
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１摘要：针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，利用自由搜索算法中的信息素、敏度模型代替传灵
统的轮盘赌选择模型，并引入ＯＬ策略产生新蜜源取代每次迭代的最差蜜源，出了一种改进的人工蜂群算法，结合Ｂ提并ＮＴ技术建立一种新的多峰优化方法．９个标准测试函数仿真表明本文提出的改进算法不仅大大提高了最优解的精度而Ｉ对
ＡｂｔａｔＣｏｓｄｒｇｔｅｓｏｔｏｎｓｏｈｒｆｉｌｂｅｃｌｎｌｏｉｍｕｏｓｏｃｎｅｇｎｅａｄｅｓｆｓｒｃ：ｎｉｅｎｈｒｃｍｉｇｆｔｅａｉｃａｅｏｏｙａｇｒｈｄｅｔｌｗｏｖｒｅｃｎａｅｏｉｈｔｉｔｆｌｇｉｔｈｏａｏｔｍ，ｔｅｐｅｏｎｎｈｅｓｉｉｄｌｎａｆｅｓａｃｇｒｔｍｓｕｅｏｒ－ｌｎａｉｎｏｔｅｌｃｌｐｉｍｕｈｈｒｍｏｅａｄｔｅｓｎｉｖｔｍｏｅｒｅｈａｏｈｗａｓｄｔｅｔｙｉｅｒｌｉｐａｅｔｅｔａｉｏａｏｌｔｅｌｓｌｃｉｎｍｏｅ．Ｆｒｅｍｏｅｌｃｈｒｄｔｎｌｒｕｅｔｗｈｅｅｅｔｄ１ｕｔｒｒ，ＯＢｓｉｔｄｃｄｉｈｓｐｐｒｔｒｓｎｎｉｅｏｈＬｗａｎｒｕｅｎｔｉａｅｏｐｅｅｔａｏ
Ａｏｉｉｄａｔｆｃａｅｏｏｙａｇｒｔｍｎｔｐｌａｉｎｍｄｆｅｒｉｉｌｂｅｃｌｎｌｏｉｈａｄｉｓａｐｉｔｏｉｃ
ＢｉｊｎＷＡａｊｏＩＸａｕ，ＮＧＹｎｉｏａ
（ｏｌｅｏｆｒａｉｎｏｍｎｃｔｎＥｇｎｅｎ，ＨｒｉｎｉｅｒｇＵｉｅｓｙＨａｂ５０１ＣｉａＣｌｇｆｎｏｍｔｎａｄＣｍｕｉｉｎｅｒｇａｎＥｇｅｉｎｖｒｔ，ｒｉ１００，ｈｎ）ｅＩｏａｏｉｉｂｎｎｉｎ
第３卷第１３期
２１０２年１月
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ．３ № ．Ｉ３１
ＪｕｎｌｏｒｉｎｉｅｒｇＵｉｅｓｔｏｒａｆＨａｂｎＥｇｎｅｎｎｖｒｉｉｙ
Ｊｎ．０２ａ２１
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－４．０２２ｏ：０３６／．ｓ．０７７３２１０００ｓ０１
ｉｒｖｄａｉｃａｅｏｏｙａｇｒｔｍ，ｒｐａｉｈｒｔｂｅｃｌｎｔｅｏｅｅａｅｎｅｃｔｒｔｖｍｐｏｅｒｆｉｌｂｅｃｌｎｌｏｈｔｉｉｅｌｃｎｇｔｅｗｏｓｅｏｏｙｗｉａｎｗｎｅｇｎｒｔｄｉａｈｉｅａｉｅｈ