基于正交实验设计的人工蜂群算法

被引：39

作者：

周新宇 ^{[1
]}

吴志健 ^{[2
]}

王明文 ^{[1
]}

机构：

[1] 江西师范大学计算机信息工程学院

[2] 不详

来源：

软件学报 | 2015年 / 26卷 / 09期

关键词：

人工蜂群; 侦察蜂; 搜索经验; 正交实验设计; 通用框架;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.004800

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1)该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2)与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3)可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.

引用

页码：2167 / 2190

页数：24

共 38 条

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