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人工蜂群算法加速收敛技术研究
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[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]西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51236006)
中文摘要:

为提高蜂群算法的收敛速度及精度,提高其工程应用价值,探索了蜂群算法的加速收敛技术。通过分析自然界真实蜜蜂群间的信息共享模式,发现标准蜂群算法在适应度信息共享的处理上存在不足,导致该算法存在易陷入局部最优及收敛速度慢的缺点。文中在标准算法的基础上,修改了适应度共享机制,使得一定邻域内的多个采蜜蜂的搜索信息均可被观察蜂共享,在观察蜂的搜索中引入欧式距离以确定有效邻域,选择邻域内的最优解用以生成新蜜源。通过测试发现改进后的算法收敛速度明显提高,提高幅度高达50%。

英文摘要:

Bee colony accelerating convergence technique is studied in order to improve the convergence speed and accuracy, and engi- neering application value of the artificial bee colony algorithm. It is discovered that imperfection is existed in standard ABC algorithm when coping with the share of the information which is assembled by employed bees. This flaw leads to the deterioration of the algorithm. In this paper,the share strategy is modified with the aim to make use of the data collected by multiple employed bees which are in certain neighborhood. Euclidean distance is introduced to identify the valid neighborhood, and the best solution in the region is selected to pro- duce new nectar. Numerical experiment indicates that the convergence speed of the modified algorithm is improved,about 50% better than the original one.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263