函数优化的蜂群算法
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1. 上海理工大学;盐城工学院
2. 上海理工大学管理学院

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刘勇

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基金项目:

量子化生长型蚁群竞争优化算法及其应用研究;上海市重点学科建设项目


Bees algorithm for function optimization
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    摘要:

    基于蜂群觅食的特点提出一种蜂群算法. 在优化过程中, 每个个体的寻优策略由其以往的寻优经验和整个
    群体共享的信息决定; 通过定义个体的调整系数和个体与群体间的差异系数实现算法全局探索和局部开发能力的平
    衡; 给出了算法的实现步骤, 并利用压缩映射定理分析了算法的收敛性. 通过典型的基准函数测试算法的性能, 实验
    结果表明了算法的优越性.

    Abstract:

    Based on the foraging characteristics of bees, bees algorithm is proposed. In this method, the searching behavior
    is guided by the individual previous foraging experience and shared information among the swarm. The algorithm keeps
    the balance between exploration and exploitation by the individual adjustment factor and the difference factor between the
    individual and group. The implementation techniques of the algorithm are given and the convergence of the algorithm is
    analyzed by using compression mapping theorem. The test results show the good performance of the algorithm by optimizing
    typical benchmark functions.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘 勇, 马 良.函数优化的蜂群算法[J].控制与决策,2012,27(6):886-890

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  • 收稿日期:2010-12-01
  • 最后修改日期:2011-03-31
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  • 在线发布日期: 2012-06-20
  • 出版日期:
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