本文選題：人工蜂群算法 + 競(jìng)爭機(jī)制��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2016年12期

【摘要】：從基本人工蜂群算法機(jī)制出發(fā),針對(duì)原始算法容易陷入早熟和局部最優(yōu)等問題,提出一種改進(jìn)的人工蜂群算法(competitive self-adaptive artificial bee colony algorithm,CSABC)。利用競(jìng)爭機(jī)制初始化種群,在保證種群多樣性的前提下,提高初始解的質(zhì)量;設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)局部搜索策略提高算法的鄰域搜索能力;在選擇操作上,引入自適應(yīng)比例選擇策略,避免算法加速收斂,陷入局部最優(yōu);對(duì)于即將拋棄的蜜源,采用最優(yōu)值和最劣值指導(dǎo)重置個(gè)體,提高算法的計(jì)算精度。對(duì)8個(gè)典型測(cè)試函數(shù)的求解結(jié)果表明,改進(jìn)算法在求解精度及可靠性方面有顯著提高。
[Abstract]:Based on the basic mechanism of artificial bee colony algorithm, an improved artificial self-adaptive artificial bee colony algorithm is proposed to solve the problems of precocity and local optimization. Using competition mechanism to initialize population, improve the quality of initial solution under the premise of population diversity; design an adaptive local search strategy to improve the neighborhood search ability of the algorithm; in the selection operation, The adaptive proportional selection strategy is introduced to avoid the convergence of the algorithm and to fall into the local optimum. The optimal value and the worst value are used to guide the reset individuals to improve the accuracy of the algorithm. The results of eight typical test functions show that the improved algorithm has a significant improvement in accuracy and reliability.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013GXNSFAA019350) 廣西科技攻關(guān)基金項(xiàng)目(桂科攻1598019-6)
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1781007