生物社会网络算法研究

发布时间：2021-02-10 07:51

　　为了解决传统进化算法难以平衡全局搜索能力与局部搜索能力的问题,本文提出了一种具有生命演化和群体智能的生物社会网络算法（BNSO）。该算法将个体进化行为置于"细胞→个体→环境→细胞"构成的生物网络与社会网络的结点中,研究个体进化过程,进而提取一种基于生命进化行为的新型生物社会网络优化算法。所提出的算法用一套标准的Benchmark函数检测算法的性能,将测试结果与粒子群算法、遗传算法、蚁群算法进行对比实验,实验结果表明该算法有更好的全局搜索能力与局部搜索能力。 

【文章来源】：遵义师范学院学报. 2019,21(03)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
3 生物社会网络算法
    3.1 提出生物社会网络算法
    3.2 生物社会网络算法的建立
    3.3 生物社会网络算法过程
    3.4 生物社会网络算法流程
4 实验仿真及其分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应离散粒子群算法及其应用研究[J]. 张长胜,孙吉贵,欧阳丹彤.  电子学报. 2009(02)
[2]基于信息素扩散的蚁群算法[J]. 黄国锐,曹先彬,王煦法.  电子学报. 2004(05)
[3]免疫算法[J]. 王磊,潘进,焦李成.  电子学报. 2000(07)



本文编号：3027041