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针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。 相似文献
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具有混沌搜索策略的蜂群优化算法 总被引:7,自引:1,他引:6
提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法,对陷入局部最优值的雇佣蜂,使用禁忌表存储其局部极值,并引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部极值的邻域点,帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解.改进算法有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力,对经典函数的测试计算表明,改进算法提高r蜂群寻优能力,在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法,适合工程应用中的复杂函数优化问题. 相似文献
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针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。 相似文献
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针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用基于一般的反向学习的策略进行种群初始化,而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效加快收敛速度,局部优化能力有显著提高。 相似文献
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标准人工蜂群算法由于局部搜索能力差,收敛精度低,容易陷入早熟收敛等缺陷,从而求解最小值函数优化问题的能力受到限制。为了解决标准人工蜂群算法的以上问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将混沌算子引入雇佣蜂和跟随蜂基于当前最优解的局部搜索策略中,并赋予跟随蜂细菌的趋药性,从而
提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明,该算法能有效地避免陷入局部最优,并使收敛精度得到显著提高。 相似文献
提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明,该算法能有效地避免陷入局部最优,并使收敛精度得到显著提高。 相似文献
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为了解决运动矢量搜索效率低下、水印信息嵌入单一等问题,融合自适应人工蜂群
和Powell 局部搜索,提出一种基于独立分量分析的运动目标检测方法。首先采用自适应搜索参数
动态调整邻域搜索范围,使人工蜂群算法快速收敛于全局最优,然后将人工蜂群输出的所有蜜源
进行K 均值聚类,克服K 均值聚类结果对初始聚类中心的依赖,再将聚类划分结果进行Powell
局部搜索,加快方法收敛的速度。采用独立分量设计运动目标最优化问题,并利用改进方法求解
最优解,从而提取视频序列中的运动分量。利用Logistic-正弦映射进行混沌加密,对加密后的水
印图像进行Arnold 映射置乱,将最终水印信息嵌入B 帧和P 帧中,在提高视频数据抗攻击的同
时,增强视频数据的真实完整性。仿真结果表明,该混合水印嵌入算法在鲁棒性和脆弱性方面有
良好的表现。 相似文献
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多序列比对是生物信息学中最重要和最具挑战性的任务之一.基于多序列比对是NP 完全组合优化问题,引入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等,提出一种基于多策略人工蜂群的多序列比对算法.该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化并获取较好初始解;针对不同蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索和局部开发能力.同时引入序列比对的蜜源编码方法以适应多序列比对的离散性.实验结果表明,所提出算法的鲁棒性较强,能获取较好的比对性能和生物特性. 相似文献
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自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注。然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处。针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最优个体的人工蜂群算法(NABC),通过食物源向邻域最优食物源周围搜索,提高了种群的搜索速度;同时,为了动态调节算法的搜索过程,使算法早期侧重于全局搜索,后期侧重于深度搜索,提出了基于三角函数调节因子的邻域搜索人工蜂群算法(DNABC)。对12个测试函数的实验结果表明,NABC算法在函数优化时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度,而且基于三角函数的调节因子能够对NABC算法的搜索过程进行调节,促进了NABC算法的改善。 相似文献
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由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法(ABCSFL-PSO)。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。 相似文献
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基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信息。针对当前多目标双聚类优化算法易于陷入早熟和局部最优解等问题,论文提出了基于逻辑运算的离散人工蜂群优化双聚类算法(LOABCB算法),一方面引入人工蜂群算法增强双聚类的全局寻优能力,另一方面通过逻辑运算邻域搜索策略寻找最优双聚类,提高搜索效率。采用基因表达数据的酵母细胞数据集进行实验,结果表明论文算法能够获得实验效果优的具有生物意义的双聚类。 相似文献
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针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集,通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整,以加快算法的收敛速度。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明该算法不仅提高了求解精度,而且加快了收敛速度,迭代次数明显减少。 相似文献