自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题

发布时间：2018-08-22 10:46

【摘要】：提出一种自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题。算法中群体空间采用最优觅食理论改进群体更新方式;信念空间通过云模型算法和最优排序差分变异策略对知识进行更新;利用混沌算法和反向学习算法进化外部空间;3种空间通过自适应的影响操作来实现知识的交换。典型复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度,特别适宜于多峰值函数寻优。
[Abstract]:An adaptive hybrid culture bee colony algorithm is proposed to solve the continuous space optimization problem. In the algorithm, the optimal foraging theory is used to improve the population updating method, and the belief space updates the knowledge through cloud model algorithm and optimal ranking differential mutation strategy. The chaos algorithm and the reverse learning algorithm are used to evolve the outer space to realize the knowledge exchange by adaptive influence operation. The test results of typical complex functions show that the algorithm has good convergence accuracy and computational speed, and is especially suitable for multi-peak function optimization.
【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170132) 黑龙江省自然科学基金(F2015020) 黑龙江省教育厅项目(12541086)
【分类号】：TP18

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本文编号：2196862