改进的人工蜂群算法及其在坐标转换七参数计算中的应用

发布时间：2017-11-19 12:24

  本文关键词：改进的人工蜂群算法及其在坐标转换七参数计算中的应用

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【摘要】：人工蜂群(artificial bee colony,简称ABC)算法是模拟蜂群在采蜜过程中所表现的群体智能行为来实现对实际问题求解的相对较新的优化技术.针对ABC算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点,结合坐标转换七参数计算的特点,作者对ABC算法的初始解的确定和观察蜂阶段选择策略进行了改进,并将此改进的ABC算法应用到坐标转换七参数的计算中.通过与其他两种方法计算的七参数进行坐标转换的精度对比实验,验证了论文方法计算的七参数实现了更高精度的WGS-84坐标系与BJ-54坐标系坐标的转换.
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【基金】：安徽省高校省级重点自然科学研究基金资助项目(KJ2013A009)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 群体智能(swarm intelligence,简称SI)是以动物或昆虫群体的集体智慧为模型的一个研究领域,是一个涉及在分散系统中学习群体行为的计算智能技术.Bonabeau等[1]给出SI的定义:SI是指任何一种受社会昆虫群体和其他动物种群的社会行为启发而设计出的算法或以分布式方式解决问题的

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本文编号：1203549