文献类型：期刊文章

作　　者：匡芳君[1,2] 徐蔚鸿[1,3] 金忠[1]

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094 [2]湖南安全技术职业学院电气与信息工程系,湖南长沙410151 [3]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410114

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61373063;61233011;61125305);湖南省科技计划资助项目(2013FJ4217);湖南省教育厅资助科研项目(13C086)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：11

起止页码：1502-1509

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优.

关 键 词：人工蜂群算法 混沌理论  TENT映射 自适应搜索 锦标赛选择策略  

分 类 号：TP18]