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求解TSP问题的离散型萤火虫群优化算法
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:电子学报
  • 时间:2012
  • 页码:1164-1170
  • 分类:TP183[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:[1]广西民族大学信息科学与工程学院,南宁530006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61165015);广西自然科学重点基金资助项目(2012GXNSFDA053028);广西高等学校重大科研项目(20121ZD008);智能感知与图像理解教育部重点实验室开放基金资助项目(IPIU012011001)
  • 相关项目:泛函网络代数理论与学习算法及泛化能力研究
中文摘要:

基于狼群捕食行为的特性,提出一种基于领导者策略的狼群搜索算法。该算法思想源于狼群个体之间存在相互竞争,从而推选出狼群中最为精壮的狼作为狼群的领导者,然后在领导者的带领下获取猎物,这样使得狼群能够更加有效地捕获到猎物。狼群在领导者狼的带领下通过不断搜索,捕获猎物,该过程对于优化问题,最终可找到全局最优解。为表明所提出的算法有效和正确性,通过测试标准函数与其他同类算法比较,结果表明该算法无论在收敛速度还是求解精度上都较优,且不易陷入局部极小。

英文摘要:

This paper presented a wolf colony search algorithm based on the leader' s strategy, which was based on the charac- teristics of the wolves prey behavior. The algorithm ideas from the following process. Wolves' individuals competed with each other. So, the strongest wolf was selected as the leader of the wolves, the wolves hunted prey under the leadership of the lead- er, so that they could be more effective to capture prey. Ultimately wolves could find the global optimum solution by constantly search and capture prey under the leadership of the leader wolf. In order to prove the algorithm' s validity, it used test standard functions to make comparison with other algorithms. The results show that the algorithm has better performance in aspects of convergence speed and accuracy, and it is difficult to trap-in local minimum.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611