基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法及应用

发布时间：2022-12-25 13:06

　　针对基本人工蜂群算法在求解复杂优化问题时,存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法。算法引入基于当前最优个体作为指导的单纯形法进行邻域搜索,以增强局部探索能力。同时采取保优策略,以加快收敛速度。通过6个标准测试优化问题的仿真实验表明,该算法较基本人工蜂群算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。将算法用于分数阶登革病毒传播模型的参数优化,所得的参数对应的模型输出与实际数据拟合情况较好。 

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【部分图文】：

目标函数f1平均值进化曲线

目标函数f2平均值进化曲线

目标函数f3平均值进化曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进人工蜂群算法及其在应急调度优化问题中的应用[J]. 赵明,宋晓宇,常春光.  计算机应用研究. 2016(12)



本文编号：3726680