一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法 |
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引用本文: | 余庆,李冰,孙辉,张绍泉.一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法[J].南昌工程学院学报,2015(1):18-24. |
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作者姓名: | 余庆 李冰 孙辉 张绍泉 |
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作者单位: | 南昌工程学院信息工程学院/江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61261039);江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD13096);南昌工程学院研究生创新培养基金资助项目(2014ycx JJ-B2-002);江西省高等学校大学生创新创业教育计划项目(201211319009) |
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摘 要: | 针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.
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关 键 词: | 粒子群优化算法 人工蜂群算法 反向学习 自适应策略 融合算法 |
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