一种基于人工蜂群的高维非线性优化算法

针对传统优化算法在求解高维非线性优化问题时,存在收敛速率慢和求解精度不高等问题.提出一种改进的人工蜂群优化算法.正交试验设计算法被用于初始化蜂群和侦察蜂探索新蜜源.采蜜蜂利用高斯分布估计优化算法在蜜源附近搜索,跟随蜂采用自适应差分算法进行搜索.最后,通过4个标准的高维Benchmark函数测试表明,本文算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面有一定优势.

Kuramoto-Tsuzuki方程一阶线性向后欧拉有限元方法的最优误差估计

对于高维非线性Kuramoto-Tsuzuki方程,给出了一阶向后欧拉有限元全离散格式,并对非线性项采用半隐格式,从理论上证明了离散解的稳定性以及离散解与精确解的无条件最优误差估计.