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用于全局数值优化的基于排名的自适应人工蜂群算法
用于全局数值优化的基于排名的自适应人工蜂群算法
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用于全局数值优化的基于排名的自适应人工蜂群算法
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一种用于多目标优化的人工蜂群算法
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摘要-多目标优化方法对于解决实际问题至关重要。 提出了一种用于多目标优化问题的人工蜂群算法。 在该算法中，首先选择具有较少主导解决方案和更大拥挤距离的解决方案进入下一代，以较高的概率并以自我形容步骤搜索其附近，然后将基于对立的策略应用于初始化，以加快对Pareto最优解集的收敛速度，并提高Pareto最优解的分布均匀性目标空间中的解决方案。 多目标测试函数的仿真结果验证了该算法的有效性。
全局优化的自适应统一人工蜂群算法
浏览：32
全局优化的自适应统一人工蜂群算法
具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法
浏览：6
<p>针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点, 提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法. 在该策略中, 首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力; 其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索, 以提高其收敛精度和全局搜索能力. 14 个标准测试函数的仿真结果表明, 相比其他算法, 所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力, 并提高了其
数值函数优化的人工蜂群菌落算法
浏览：201
集体行为一直是必不可少的群智能的一部分。 受到不同类型集体的启发行为，研究人员发明了不同的优化方法解决人为和现实世界问题的算法。 这人工蜂群（ABC），受集体行为的驱使蜂群，是其中最有效的算法之一他们。 它模拟了一组行为规则，它们代表了受雇的蜜蜂，围观的蜜蜂和侦察蜂完成的工作分别。 但是，本文介绍的工作研究了基本ABC观察到的每个行为规则的有效性算法，并提出了一种高度简化的算法，最简单规则（SR）
基于自适应搜索的人工蜂群算法 (2013年)
浏览：125
针对基本的人工蜂群算法(basic Artificial Bee Colony algorithm，ABC)收敛速度慢和容易陷于局部最优等不足，采用混沌算子和逆向学习算子相混合的初始化种群的方法，有效地改进了初始种群的多样性；在雇佣蜂和观察峰的位置更新上，提出了自适应搜索算子．改进后的算法(Improved ABC，IABC)测试了5个标准单峰或多峰函数，结果表明，IABC算法在搜索效率、最优解质
论文研究-具有角色转换的自适应人工蜂群算法.pdf
浏览：43
提出一种具有引领蜂与跟随蜂动态协调机制的改进人工蜂群算法（DHABC）。根据优化函数的寻优状态，设计了引领蜂与跟随蜂动态角色转换机制，以更好地适应全局和局部搜索；为使算法能够更好地进行局部兼顾更大范围搜索...
论文研究-基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法.pdf
浏览：197
DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题，以及人工蜂群优化算法（Artificial Bees Colony，ABC）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究，提出一种基于自适应人工蜂群...
论文研究-蜂群—蚁群自适应优化算法.pdf
浏览：4
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时，存在局部搜索能力较差的缺陷，提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上，设计了一种参数q的自适应机制，进而减少了参数个数，提高了其...
论文研究-基于多策略融合的改进人工蜂群算法.pdf
浏览：51
同时，通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集，通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整，以加快算法的收敛速度...
用于多目标优化的动态多殖民地人工蜂群算法
浏览：127
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基于人工蜂群优化的数据流聚类算法
浏览：101
在传统分段式数据流聚类算法中，在线部分中的微簇阈值半径T取值不精确以及离线部分对微聚类的处理相对简单，导致了聚类质量不高.针对这一缺点，在现有动态滑动窗口模型基础上，提出了一种针对离线部分处理的基于人工蜂群优化的数据流聚类算法.该算法包括两部分：（1）在线部分根据数据在窗口内停留的时间长短来动态调整窗口的大小和改进微簇阈值半径T的取值，逐步得到微簇集.（2）离线部分利用改进的蜂群算法不断动态调整来
基于人工蜂群算法的支持向量机优化 (2011年)
浏览：39
支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持 向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群算法优化的支持向量机能够克服局部最优解,获得更高的分类正确率,并在小数目分类问
基于自适应贪婪策略的人工蜂群算法
浏览：99
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异维学习人工蜂群算法
浏览：59
针对人工蜂群算法局部搜索能力弱及易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的人工蜂群算法。首先，雇佣蜂使用全局最优引导的搜索策略，且引导程度随个体试验次数（trial）自适应减小，以此平衡算法的全局和局部搜索...
基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法 (2013年)
浏览：135
其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势，结合定位具体问题，提出了一种自适应人工蜂群算法；最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明，改进的定位算法与多边测量...
改进搜索策略的人工蜂群算法 (2012年)
浏览：170
针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题，给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在ABC的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长，并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进...
蜂群遗传算法的研究（nh格式）
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遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)是20世纪70年代由Holland提出的一种模仿生物进化过程的有效的优化方法，能根据已有的知识积累，按照概率寻优机制进行全局搜索未知空间，而且还可以根据问题的不同进行变通，所以...
异维学习人工蜂群算法 (2016年)
浏览：196
针对人工蜂群算法局部搜索能力弱及易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的人工蜂群算法。首先，雇佣蜂使用全局最优引导的搜索策略，且引导程度随个体试验次数（trial）自适应减小，以此平衡算法的全局和局部搜索...
基于改进人工蜂群算法的大数据优化.pdf
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基于改进人工蜂群算法的大数据优化.zip
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基于改进人工蜂群算法的大数据优化
基于人工蜂群算法的函数优化分析.zip
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基于混沌优化的双种群人工蜂群算法 (2012年)
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为提高人工蜂群算法(ABC)的全局搜索能力,加快收敛速度,提出了一种基于混沌优化的双种群人工蜂群算法(BCABC)。算法将种群随机分为2个种群,在子种群中分别采用不同的选择策略,并通过种群间的信息交互,提高算法的收敛速度。在算法陷入局部最优时,利用混沌思想的遍历性产生新解,跳出局部最优,获得最优解。仿真实验结果表明,改进算法在收敛速度和算法精度上都有明显提高。
基于混沌人工蜂群优化的声源定位算法
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基于混沌人工蜂群优化的声源定位算法
基于混合人工蜂群算法乳化炸药配方优化
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基于混合人工蜂群算法乳化炸药配方优化，曹兰柱，，针对某露天矿提高乳化炸药爆热以改善油母页岩爆破效果的需求，在保证炸药原材料成本不高于1700元/t的前提下，基于混合人工蜂群算法
基于人工鱼的全局优化文化算法 (2010年)
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针对基本人工鱼算法存在多样性缺失、搜索后期收敛速度较慢和搜索精度不高等不足，以及传统文化算法的框架模式，提出了基于人工鱼的全局优化文化算法。算法中首先人工鱼进行跳跃式全局搜索，当搜索过程较慢或处于停滞状态时，采用高斯变异算子对最优值进行变异，然后让人工鱼继续在最优值的周围搜索，可使结果精度更高。通过典型的基准测试函数和应用实例表明该算法收敛速度快、精度高，可有效用于全局优化问题的解决。
基于交叉-变异人工蜂群算法的微网优化调度
浏览：195
随着大规模可再生能源接入微网,其不确定性直接影响微网的优化调度.鉴于此,以微网的产能利润最大化为目标,构建微网日前产能调度的优化模型,其中对储能单元和需求响应负荷进行调度,对可再生能源产能预测的误差进行处理.考虑优化模型中包含的非线性特征,提出一种基于交叉和变异的人工蜂群算法以求解微网最优调度策略.所提出算法在雇佣蜂和观察蜂阶段,引入遗传算法中的交叉和变异操作对邻域搜索策略进行更新,以确保子代种群
基于人工蜂群算法的配电网无功优化研究
浏览：55
针对配电网无功补偿优化算法的不足，提出了一种基于人工蜂群算法的配电网无功优化方法。首先建立了无功优化的数学模型，然后提出了一种基于改进人工蜂群算法的无功优化方法。实验结果表明，改进的人工蜂群算法可以有效地优化配电网的无功补偿，它比其他现有算法更高效，更准确。
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