量子粒子群优化的人工蜂群算法

摘要：

针对传统的人工蜂群算法在求解函数优化问题中具有收敛速度慢、局部搜索能力低的缺点,将量子粒子群优化算法中粒子位移的更新方法引入到跟随蜂的局部搜索策略中,使人工蜂群具有更高的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明:与传统的人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高.

关键词：人工蜂群算法、量子粒子群优化算法、当前最优解、局部搜索

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：轻工过程先进控制教育部重点实验室开放课题资助江南大学项目APCLI1004;江南大学自主科研计划重点项目JUSRP51410B;国家青年科学基金资助项目F030204

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：130-132,137