首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

蝉鸣优化:一种新的仿生进化算法
引用本文:贺毅朝,李宁,李文斌.蝉鸣优化:一种新的仿生进化算法[J].计算机科学,2014,41(6):235-238,249.
作者姓名:贺毅朝  李宁  李文斌
作者单位:石家庄经济学院信息工程学院 石家庄050031;石家庄经济学院信息工程学院 石家庄050031;石家庄经济学院网络信息安全实验室 石家庄050031
基金项目:本文受河北省教育厅自然科学基金项目(Z2013110),石家庄经济学院预研项目(2012-05)资助
摘    要:借鉴秋蝉鸣叫中表现出的某种同步化以及蝉的生活习性提出了一种新的仿生优化算法:蝉鸣优化(CSO),分析并指出了CSO除具有一般进化算法的特性外还具有两点独特的特性,并基于有限Markov链理论证明了CSO的渐近收敛性。利用CSO、PSO和DE对9个高维Benchmark函数的仿真计算比较表明:CSO是一种非常适于求解数值最优化问题的进化算法。

关 键 词:进化算法  蝉鸣方式  生存周期  渐近收敛性  Benchmark函数
收稿时间:9/1/2013 12:00:00 AM
修稿时间:2013/10/21 0:00:00

Cicada Sing Optimization:A New Evolutionary Algorithm Based on Bionics
HE Yi-chao,LI Ning and LI Wen-bin.Cicada Sing Optimization:A New Evolutionary Algorithm Based on Bionics[J].Computer Science,2014,41(6):235-238,249.
Authors:HE Yi-chao  LI Ning and LI Wen-bin
Affiliation:Information Engineering School,Shijiazhuang University of Economics,Shijiazhuang 050031,China;Information Engineering School,Shijiazhuang University of Economics,Shijiazhuang 050031,China;Laboratory of Network & Information Security,Shijiazhuang University of Economics,Shijiazhuang 050031,China
Abstract:
Keywords:Evolutionary algorithm  Cicada sing mode  Survival period  Asymptotic convergence  Benchmark functions
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号