受粒子群和差分进化启发的人工蜂群算法

林金辉; 曹钟; 徐大林

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受粒子群和差分进化启发的人工蜂群算法

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针对基本人工蜂群算法搜索策略探索能力强而开发能力弱的特点,受粒子群和差分进化思想的启发,提出了两种新的搜索策略:PSO-DE-PABC和PSO-DE-GABC.前者在随机个体附近产生新的候选位置以提高算法的多样性;后者在最优解附近产生新的候选位置以提高算法的收敛速度,并加入差分进化中的差异向量来增加种群的多样性.在此基础上,引入维度因子来控制算法的收敛速度,并且使用一种利用当前种群信息的侦查策略来增强算法的局部搜索能力.通过对10组标准测试函数的实验仿真并与基本ABC、GABC和ABC/best算法相比,结果表明PSO-DE-GABC和PSO-DE-PABC对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度.

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来源
《计算机应用》 |2013年第12期|3571-3575|共5页
作者
林金辉; 曹钟; 徐大林;
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作者单位

江苏自动化研究所;

江苏连云港222006;

电子科技大学机械电子工程学院;

成都611731;

电子科技大学机械电子工程学院;

成都611731;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
混合优化算法; 人工蜂群算法; 粒子群; 差分进化; 搜索策略; 侦查策略;

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