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PSO和ABC的混合优化算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2011.10.10
  • 页码:32-34
  • 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:[1] 太原理工大学信息工程学院,太原030024, [2] 太原科技大学电子信息工程学院,太原030024
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61072087).
  • 相关项目:面向语音识别的抗噪支持向量机优化算法
中文摘要:

通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial BeeColony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两个算法寻优后进行比较,选出最优适应值。通过混合算法对4个标准函数进行测试,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能。

英文摘要:

This paper proposes a parallel hybrid optimization algorithm of ABC-PSO by combining Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm and Artificial Bee Colony(ABC) algorithm.In each iteration,the swarm is divided into two sub-groups, one sub-group evolves using PSO algorithm, the other sub-group evolves using ABC algorithm and then the two algorithms are compared after selecting the best fitness value.Through comparing the hybrid algorithm with the standard PSO algorithm in evolving solution to four standard functions, the results show that the ABC-PSO hybrid algorithm has a better optimization performance.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
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  • 邮发代号:82-605
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  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
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