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交互式训练样本获取方法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.06[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东商学院数学与计算科学学院,广州510320, [2]中国人民大学教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京100872, [3]中国人民大学信息学院,北京100872
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60873017);国家自然科学基金资助项目(中德合作)(61111130183)
作者: 陈蔼祥[1]
中文摘要:

提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜索能力和稳定性等方面优于其他典型算法的比率达到60%~90%,验证了算法的有效性。

英文摘要:

This paper proposed on adaptive bidirectional bacterial foraging optimization(ABBFO),which had self-adaptive chemotactic step size based clustering,could improve algorithm's local search ability.Bidirectional swarm was devised to enhance the efficiency and speed of algorithm,10 complex Benchmark functions have been tested.The simulation shows that the ABBFO has better search ability and stability than other typical algorithm up to 60%~90% among test functions.The comparisons also shows ABBFO is an effective optimization.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679