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人工蜂群算法的收敛性分析:数形结合
被引量:
2
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作者
火久元
王野
胡卓娅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期212-216,共5页
现有人工蜂群算法的收敛性分析多是基于整体收敛性的分析方法,这些收敛性分析无法展现出人工蜂群算法在收敛过程中的收敛变化。文中采用数形结合的方式,结合目标函数图像,用阶段性分析的方法大致把蜂群算法的收敛过程分为全局搜索阶段...
现有人工蜂群算法的收敛性分析多是基于整体收敛性的分析方法,这些收敛性分析无法展现出人工蜂群算法在收敛过程中的收敛变化。文中采用数形结合的方式,结合目标函数图像,用阶段性分析的方法大致把蜂群算法的收敛过程分为全局搜索阶段和最优区域搜索阶段,利用人工蜂群算法在转移时需遵循一定程度上的平均分布的特征,逐步分析每个阶段的收敛过程和变化,最终得出人工蜂群算法的收敛结果和收敛特征。该方法可以清晰地展现出人工蜂群算法的收敛优势和缺陷以及算法收敛概率的变化过程。
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关键词
人工蜂群算法
马尔可夫链
全局收敛
数形结合
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职称材料
题名
人工蜂群算法的收敛性分析:数形结合
被引量:
2
1
作者
火久元
王野
胡卓娅
机构
兰州交通大学电子与信息技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期212-216,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61462058)资助
文摘
现有人工蜂群算法的收敛性分析多是基于整体收敛性的分析方法,这些收敛性分析无法展现出人工蜂群算法在收敛过程中的收敛变化。文中采用数形结合的方式,结合目标函数图像,用阶段性分析的方法大致把蜂群算法的收敛过程分为全局搜索阶段和最优区域搜索阶段,利用人工蜂群算法在转移时需遵循一定程度上的平均分布的特征,逐步分析每个阶段的收敛过程和变化,最终得出人工蜂群算法的收敛结果和收敛特征。该方法可以清晰地展现出人工蜂群算法的收敛优势和缺陷以及算法收敛概率的变化过程。
关键词
人工蜂群算法
马尔可夫链
全局收敛
数形结合
Keywords
Artificial bee colony algorithm
Markov chain
Global convergence
Combination of number and shape
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
人工蜂群算法的收敛性分析:数形结合
火久元
王野
胡卓娅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
2
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