【摘要】：提出一種自適應混合文化蜂群算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題。算法中群體空間采用最優(yōu)覓食理論改進群體更新方式;信念空間通過云模型算法和最優(yōu)排序差分變異策略對知識進行更新;利用混沌算法和反向學習算法進化外部空間;3種空間通過自適應的影響操作來實現知識的交換。典型復雜函數測試表明,該算法具有很好的收斂精度和計算速度,特別適宜于多峰值函數尋優(yōu)。
[Abstract]:An adaptive hybrid culture bee colony algorithm is proposed to solve the continuous space optimization problem. In the algorithm, the optimal foraging theory is used to improve the population updating method, and the belief space updates the knowledge through cloud model algorithm and optimal ranking differential mutation strategy. The chaos algorithm and the reverse learning algorithm are used to evolve the outer space to realize the knowledge exchange by adaptive influence operation. The test results of typical complex functions show that the algorithm has good convergence accuracy and computational speed, and is especially suitable for multi-peak function optimization.
【作者單位】： 東北石油大學計算機與信息技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61170132) 黑龍江省自然科學基金(F2015020) 黑龍江省教育廳項目(12541086)
【分類號】：TP18

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本文編號：2196862