一种基于人工蜂群的高维非线性优化算法

拓守恒

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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.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第7期|42-46|共5页
作者
拓守恒;
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作者单位

陕西理工学院数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
人工蜂群优化算法; 高维非线性优化问题; 高斯分布估计算法; 正交试验设计算法;

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