本文選題：人工蜂群算法 + 混沌優(yōu)化��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年10期

【摘要】：針對(duì)人工蜂群算法在求解函數(shù)優(yōu)化問題中存在收斂精度不高、收斂速度較慢的問題,提出了一種改進(jìn)的增強(qiáng)尋優(yōu)能力的自適應(yīng)人工蜂群算法。該算法利用邏輯自映射函數(shù)產(chǎn)生混沌序列對(duì)雇傭蜂搜索行為進(jìn)行混沌優(yōu)化,并引入螢火蟲算法中的自適應(yīng)步長策略動(dòng)態(tài)調(diào)整觀察蜂的搜索行為,從而提升了算法的局部搜索能力�；跇�(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的人工蜂群算法在尋優(yōu)精度和收斂速度上均有明顯提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of low convergence precision and slow convergence rate, an improved adaptive artificial bee colony algorithm is proposed.In this algorithm, chaotic sequences are generated by logical self-mapping function to optimize the search behavior of hired bees, and the adaptive step size strategy of the firefly algorithm is introduced to dynamically adjust the search behavior of the bees.Thus, the local search ability of the algorithm is improved.The simulation results based on the standard test function show that the improved artificial bee colony algorithm can improve the optimization accuracy and convergence speed obviously.
【作者單位】： 江南大學(xué)電子工程系輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江蘇省科技廳產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金資助項(xiàng)目(BY2013015-19) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(JUSRP51323B) 江蘇省普通高校研究生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(SJZZ_0148)
【分類號(hào)】：TP18

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5 李治忠;自適應(yīng)雙重控制在垂直起降機(jī)中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：1750956