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分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题
被引量:
12
1
作者
赵辉
李牧东
翁兴伟
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期1181-1188,共8页
为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法.首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后...
为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法.首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性.
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关键词
人工蜂群算法
免疫克隆选择
启发式高斯搜索
函数优化
原文传递
题名
分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题
被引量:
12
1
作者
赵辉
李牧东
翁兴伟
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期1181-1188,共8页
基金
航空科学基金项目(20105196016)
中国博士后科学基金项目(2012M521807)
文摘
为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法.首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性.
关键词
人工蜂群算法
免疫克隆选择
启发式高斯搜索
函数优化
Keywords
artificial bee colony algorithm
immune clonally selection
heuristic Gauss searching
function optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题
赵辉
李牧东
翁兴伟
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015
12
原文传递
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