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《大连海事大学》 2015年
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人工蜂群算法的改进与应用

董琴  
【摘要】:人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的新兴的群体智能优化算法,由于其控制参数少、易于实现、计算简洁等特点,近年来备受研究者关注。而基本人工蜂群算法仍然存在着进化后期群体多样性差、收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优解等缺点。为提高基本人工蜂群算法性能,本文首先针对求解无约束优化问题提出改进人工蜂群算法IABC。采用小区间生成法生成初始解,以提高种群多样性。受粒子群算法启发将算法当前最优解和全局最优解分别加入到引领蜂和跟随蜂的更新公式当中,从而加快算法的收敛速度。最后提出了Demon接收策略来替换基本人工蜂群算法中的贪婪选择策略。通过对4个基准测试函数的实验,验证了改进后的人工蜂群算法IABC的有效性,与基本人工蜂群算法相比在寻优能力和收敛速度等性能上有一定程度的提高。然后应用改进后的人工蜂群算法IABC求解天然河流纵向离散系数的确定,并与其它方法进行对比。实验分析结果证明改进后的人工蜂群算法IABC对于求解河流离散系数有一定的优势,证明了本文方法的有效性。本文在最后提出了针对带约束优化问题的改进人工蜂群算法IABC(COP),采用罚函数和改进可行解规则处理约束,提出了多维变量扰动的方法来提高算法的收敛速度。为了验证改进后算法的性能,本文选取了26个具有代表性的测试问题来对算法进行性能测试,并与GA、C-SOMGA、HM、PSO和CMA-ES等进行了对比。实验结果证明改进后的人工蜂群算法IABC(COP)明显优于C-SOMGA、PSO和HM算法,并且不逊于GA和CMA-ES算法,与其有一定的可比性。同时证明了本文方法的可行性以及高效性。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 丁海军;冯庆娴;;基于boltzmann选择策略的人工蜂群算法[J];计算机工程与应用;2009年31期
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3 徐卫滨;;无选择策略的改进蜜蜂群算法[J];太原科技大学学报;2011年05期
【共引文献】
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2 康飞;李俊杰;马震岳;;基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索[J];防灾减灾工程学报;2011年02期
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9 银建霞;孟红云;;具有混沌差分进化搜索的人工蜂群算法[J];计算机工程与应用;2011年29期
10 赵小强;张守明;;基于Boltzmann选择的改进ABFM算法[J];计算机工程与应用;2011年29期
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1 罗彬;基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D];电子科技大学;2010年
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4 李勇;烧结混合料制备过程智能集成优化控制策略及其工业应用[D];中南大学;2012年
5 王艳娇;人工蜂群算法的研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2013年
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1 张守明;基于人工蜂群的模糊聚类数据挖掘算法研究[D];兰州理工大学;2011年
2 武建娜;社会情感优化算法混合策略研究[D];太原科技大学;2011年
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5 刘雷;供应链环境下的企业生产调度问题研究[D];山东师范大学;2012年
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7 万仁远;基于多尺度变换的多聚焦图像融合方法研究[D];陕西师范大学;2012年
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10 刘俊霞;基于GSM移动通信系统的信道利用率相关算法研究[D];新疆大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 丁海军;冯庆娴;;基于boltzmann选择策略的人工蜂群算法[J];计算机工程与应用;2009年31期
2 罗钧;樊鹏程;;基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法[J];计算机应用研究;2009年10期
3 孟红记;郑鹏;梅国晖;谢植;;基于混沌序列的粒子群优化算法[J];控制与决策;2006年03期
4 段其昌;张红雷;;基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真[J];控制与决策;2008年10期
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6 李俊吉;崔志华;崔炎;谭瑛;;空间分割微粒群算法[J];太原科技大学学报;2010年01期
7 胡静;谭瑛;;动态环境中具有记忆和搜索能力的微粒群算法[J];太原科技大学学报;2010年01期
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