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基于集合的细菌群优化算法
被引:4
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
许鑫
[
1
]
论文数:
引用数:
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机构:
刘衍珩
[
1
,
2
]
论文数:
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机构:
王爱民
[
1
,
2
]
论文数:
引用数:
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机构:
陈慧灵
[
1
,
3
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
孙鑫
[
1
]
机构
:
[1]
吉林大学计算机科学与技术学院
[2]
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
[3]
温州大学物理与电子信息工程学院
来源
:
吉林大学学报(工学版)
|
2012年
/ 06期
关键词
:
人工智能;
组合优化问题;
离散空间;
细菌觅食优化算法;
细菌群优化算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种离散空间和连续空间之间相互转换的规则,同时用集合对细菌觅食优化算法中的算术运算符形式化描述。仿真试验结果表明:基于集合的细菌群优化算法避免了早熟现象,寻优结果优于蚁群算法且接近基于集合的粒子群算法。
引用
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页数:7
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[1]
基于GPU的共享信息素矩阵多蚁群算法
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机构:
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李熙铭
;
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机构:
何丽莉
.
吉林大学学报(工学版),
2011,
41
(06)
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-683
[2]
A review on evolution of production scheduling with neural networks[J] Derya Eren Akyol;G. Mirac Bayhan Computers & Industrial Engineering 2007,
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