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《兰州交通大学》 2016年
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基于共享因子的人工蜂群算法的研究与应用

孟凡明  
【摘要】:作为一种新兴的元启发式优化算法,人工蜂群算法(ABC)已经受到了很多专家学者的关注。该算法是由土耳其学者Karaboga于2005年提出来的,其灵感来自于蜜蜂采蜜的过程。人工蜂群算法具有参数少、易实现、计算简单、收敛速度快等的优点,因而,已被广泛应用到诸多领域。但是,ABC算法在解决函数优化问题时表现出来的性能不佳,在算法实现过程中容易陷入局部最优,收敛速度较差。因此,本文就如何提高ABC算法的搜索性能及其在新安江水文模型上的应用进行了研究,主要内容有:首先,对标准ABC算法的生物原理、数学模型、算法流程做了详细的分析,并根据ABC算法的特点,从相关文献中重点研究了一种改进的ABC算法,即朱国普等人提出的全局最优人工蜂群(GABC)算法。该算法针对标准ABC算法在搜索解时的随机性、盲目性,在ABC算法基础上增加了全局搜索部分,并将该算法与标准ABC算法在同一组测试函数中进行实验测试。测试结果表明,GABC算法比ABC算法的搜索精度更高,同时收敛速度更快。其次,经过研究发现GABC算法并没有使局部搜索能力和全局搜索能力达到一种平衡,搜索精度和算法收敛速度仍然有很大的提升空间,因此,本文针对算法的搜索方程做了改进,提出了一种基于共享因子的全局最优人工蜂群(SF-GABC)算法。改进的方法是在搜索方程的局部搜索部分和全局搜索部分分别添加了两个共享因子,使得蜜蜂在搜索蜜源的过程不是盲目搜索而是有目的地搜索。因此,增强了SF-ABC算法的寻优能力。为证明改进算法的有效性,在参数设置相同的情况下,使ABC算法、GABC算法和SF-GABC算法分别对一组标准测试函数进行仿真实验,并对比分析了实验结果。实验结果表明,SF-GABC算法收敛速度更快,函数优化精度更高。最后,将改进的算法应用到新安江水文模型上,用于解决水文模型的参数估计问题。并与ABC算法、GABC算法参数估计结果进行实验对比分析。实验结果表明,与ABC算法和GABC算法相比,SF-GABC算法获得的水文模型参数优化结果精度更高,并且算法收敛速度更快。
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18

【参考文献】
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