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邻域学习细菌觅食优化算法
  • ISSN号：1003-207X
  • 期刊名称：《中国管理科学》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：深圳信息职业技术学院商务管理学院, 深圳大学管理学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(71001072;71271140;71471158;71461027);香港学者计划2012(G-YZ24);中国博士后基金(20100480705);广东省自然科学基金(S2012010008668;9451806001002294);深圳市基础研究计划(JC201005280492)
作者： 谭立静, 王超, 谢庭, 毕莹
关键词： 细菌觅食, 拓扑结构, 邻域学习策略
中文摘要：

针对细菌觅食算法在求解复杂问题时优化性能不佳的缺陷,本文抛弃了传统算法改进时,参数改进及混合策略的思路,从拓扑结构的视角,首先分析了邻域拓扑结构对算法产生的不同影响;其次,借鉴PSO算法中的邻域学习策略,结合BFO算法局部搜索能力较强的特点,提出了一种邻域学习细菌觅食优化算法(BFO-NL)。最后,为了评估新算法的优化性能,将NFO-NL算法与原始BFO算法进行比较,仿真实验在8个标准测试函数中完成,结果显示BFO-NL算法收敛速度更快、求解精度更高。BFO-NL算法与原始BFO算法相比较,新算法的求解精度更高,并且鲁棒性更强

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期刊信息
  • 《中国管理科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国优选法统筹法与经济数学研究会 中科院科技政策与管理科学研究所
  • 主编：蔡晨
  • 地址：北京海淀区中关村北一条15号（北京8712信箱）
  • 邮编：100190
  • 邮箱：zgglkx@casipm.ac.cn
  • 电话：010－62542629
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-207X
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2835/G3
  • 邮发代号:82-50
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,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）
  • 被引量:25352