一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法

被引：8

作者：

林小军

叶东毅

机构：

[1] 福州大学数学与计算机科学学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2013年 / 26卷 / 03期

关键词：

人工蜂群算法; 数值函数优化; 规范知识; 文化算法;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.03.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对数值函数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发,利用信度空间中的规范知识引导搜索区域,自适应调整算法的搜索范围,提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,设计一种种群分散策略,平衡群体的全局探索和局部开采能力,并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较,结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果.

引用

页码：307 / 314

页数：8

共 7 条

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