| 基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用 |
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| 引用本文： | 邱剑锋,谢 娟,汪继文.基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用[J].计算机应用研究,2014,31(5):1336-1341. |
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| 作者姓名： | 邱剑锋 谢 娟 汪继文 |
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| 作者单位： | 1．安徽大学 计算机科学与技术学院，合肥 230601；2．安徽建筑大学 数理学院，合肥 230022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61075049);安徽省级自然科学研究基金资助项目(KJ2013A009,KJ2012B038);安徽省优秀青年人才基金资助项目(2011SQRL018);安徽大学青年科学研究基金资助项目(KJQN1015) |
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| 摘 要： | 人工蜂群（artificial bee colony，ABC）算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优，使得算法过早停滞，而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足，为了进一步提高算法的优化性能，提出了一种基于交叉突变的人工蜂群（intersect mutation ABC，IMABC）算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分，引入种群划分参数，对不同种群中的个体运用交叉突变算子，有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力，避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出，IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法，优化能力有了较大的提高。最后，将IMABC用于优化K-means算法，验证了该方法具有一定的实用性。
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| 关 键 词： | 人工蜂群算法 交叉突变算子 差分进化 函数优化 K-均值 |
Improved artificial bee colony based on intersect mutation operator and its application |
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| QIU Jian-feng;XIE Juan;WANG Ji-wen.Improved artificial bee colony based on intersect mutation operator and its application[J].Application Research of Computers,2014,31(5):1336-1341. |
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| Authors: | QIU Jian-feng;XIE Juan;WANG Ji-wen |
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| Affiliation: | 1. School of Computer Science & Technology, Anhui University, Hefei 230601, China; 2. School of Mathmatics & Physics, Anhui Jianzhu University, Hefei 230022, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial bee colony algorithm intersect mutation operator differential evolution function optimization K-means |
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