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1.
改进的人工蜂群算法性能   总被引:8,自引:1,他引:7  
胡珂  李迅波  王振林 《计算机应用》2011,31(4):1107-1110
为克服人工蜂群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进型人工蜂群算法。首先,利用数学中的外推技巧定义了新的位置更新公式,由此构造出一种具有引导趋势的蜂群算法;其次,为了克服算法在进化后期位置相似度高、更新速度慢的缺陷,将微调机制引入算法中,讨论摄动因子范围,由此提高算法在可行区域内的局部搜索能力。最后通过3个基准函数仿真测试,结果表明:与常规算法相较,改进后在搜索性能和精度方面均有明显提高。  相似文献
2.
基于局部搜索的人工蜂群算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点, 提出一种改进的人工蜂群算法. 利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索, 以加快算法的收敛速度; 同时, 采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率, 维持种群的多样性, 以避免算法出现早熟收敛. 对标准测试函数的仿真实验结果表明, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.  相似文献
3.
基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对二维最大熵图像分割方法计算量大的问题,提出基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割算法。利用人工蜂群优化算法收敛快、避免局部最优、控制参数少等优点,将二维最大熵法最佳二维阈值视为最佳蜜源,实现基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割。实验结果表明,该方法的收敛速度较快、抗噪性较强。  相似文献
4.
求解工程约束优化问题的PSO-ABC混合算法*   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对包含约束条件的工程优化问题,提出了基于人工蜂群的粒子群优化PSO-ABC算法。将PSO中较优的粒子作为ABC算法的蜜源,并使用禁忌表存储其局部极值,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性规则进行约束处理,将粒子种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法产生蜜源的过程中保留部分较优的可行解和不可行解的信息,弥补了可行性规则处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。四个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。  相似文献
5.
一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度快的优点相结合,来提高算法的鲁棒性。实验表明,该算法不仅克服了传统K-均值聚类算法稳定性差的缺点,而且聚类效果也有了明显改善。  相似文献
6.
高效挖掘高血压医案关联规则的模型构建   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
研究中医高血压医案大数据集高效挖掘关联规则问题。中医医案数据量大、关联性强,针对传统的关联规则挖掘算法处理中医医案数据时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提出一种小生境技术和人工蜂群算法相结合的挖掘关联规则的方法。该方法通过惩罚函数设置支持度阈值,利用小生境技术执行小生境演化、融合算法,结合人工蜂群算法操作简单、鲁棒性强的优势搜索强关联规则,有效避免了算法早熟,解决了规则冗余。针对治疗高血压的中医医案进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统的关联规则挖掘算法,该方法在个体多样性及提取有效规则的效率上都有较大的提高,挖掘结果对高血压中医临床诊治具有一定的参考价值。  相似文献
7.
人工蜂群(ABC)算法存在着收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷。针对这一问题,提出一种改进的人工蜂群(DCABC)算法。应用反学习的初始化方法产生初始解,引入分治策略对蜜源进行优化,在采蜜蜂发布更新的蜜源信息后,跟随蜂选择最优蜜源,并采用分治策略进行迭代优化。通过对经典测试函数的反复实验及与其他算法的比较,表明了所提出的算法具有良好的加速收敛效果,提高了全局搜索能力与效率。  相似文献
8.
针对亚法糖厂澄清工段清汁色值和清汁残硫量难以在线测量的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的在线极限学习机软测量方法;先用核主元分析法确定影响清汁质量的关键参数,建立基于在线极限学习机的软测量模型;同时利用人工蜂群算法对在线极限学习机的隐层参数进行寻优,优化所建模型;最后,使用带约束的粒子群对软测量模型进行优化求解,得到典型工况下的最优操作设定值,为后续工况操作提供参考依据;仿真结果表明,基于人工蜂群优化的在线极限学习机模型能够准确地预测清汁色值和残硫量,同时基于此模型优化的操作参数设定值能够达到期望的指标.  相似文献
9.
袁小艳 《微机发展》2014,(12):92-95
为了解决基本人工蜂群算法(ABC)早熟收敛、容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题,提出一种混合改进的人工蜂群算法(RABC)。首先,为了平衡ABC的全局寻优能力,在初始化种群阶段引入了混沌算子和逆向学习算子,而后为了提高局部寻优能力,在采蜜蜂的检索方程中引入了最优引导个体,最后,为了提高收敛精度和加快后期收敛速度,改进了侦察蜂的检索机制。为了验证RABC算法的收敛效果,通过在3个标准测试函数上的仿真实验,并与基本ABC算法比较,发现RABC的收敛性能有显著提高。  相似文献
10.
针对城市交通压力问题,进行ITS设计,完成物联网环境下的实时感知、网络通信和上位机开发。基于路径搜索的多目标优化问题,结合实时动态信息,进行人工蜂群动态诱导算法设计。模拟结果表明,本方法能够根据实时交通路网信息做出最优路径选择,实现系统动态诱导和信息优配。  相似文献
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