基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法
针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.
文件下载
评论信息
其他资源
- 蚁群算法优化ＰＩＤ参数
- Python爬虫爬取百度百科词条源码
- 金融项目接口测试用例
- cs231n作业+数据集.zip
- 超市管理系统
- 企业架构与IT战略规划设计教程
- 小波变换C语言实现
- Java 实验 用接口实现求三角形，圆形，矩形的面积和周长
- MODIS气溶胶反演lut表、插件、教程。
- ZemaxManual.pdf
- TE笔试分析.pdf
- 系统集成项目管理工程师考试大纲.pdf
- putty使用教程.zip
- 三维立方体、锥形、球体编程实现（vc++ 和 openGL）
- DNFC++辅助开源
- java与android串口通信示例代码
- 长沙第一届互联网技术分享大会区块链-资料
- LABVIEW最实用的技巧合集.pdf
- MATRIX VISION相机mvIMPACT驱动SDK调用例程
- VS之txt文件操作
- LL1文法分析实验报告
- 高强度文件夹加密大师 V9000 Build 1004 绿色版
- 一个基于DSP的软件无线电的c语言设计实例
- 安卓 网络请求抓包软件 免root
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明