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基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法
被引量:
5
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作者
佘合一
吴锡生
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第9期132-135,共4页
针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)。利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;...
针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)。利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;搜索过程中,根据不同的搜索阶段,选择用不同的搜索策略来增加种群的多样性,以避免算法早熟收敛,平衡探索能力与开发能力。仿真实验结果表明:IABC算法可以有效提高收敛速度与解的精度。
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关键词
人工蜂群算法
欧氏距离
局部最优蜜源
结构相似性
多种搜索策略
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职称材料
题名
基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法
被引量:
5
1
作者
佘合一
吴锡生
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第9期132-135,共4页
基金
国家自然基金项目资助项目(61672265)
文摘
针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)。利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;搜索过程中,根据不同的搜索阶段,选择用不同的搜索策略来增加种群的多样性,以避免算法早熟收敛,平衡探索能力与开发能力。仿真实验结果表明:IABC算法可以有效提高收敛速度与解的精度。
关键词
人工蜂群算法
欧氏距离
局部最优蜜源
结构相似性
多种搜索策略
Keywords
artificial bee colony ( ABC ) algorithm
Euclidean distance
local optimal nectar
structural similarity
multiple search strategies
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法
佘合一
吴锡生
《传感器与微系统》
CSCD
2018
5
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