文献类型：期刊文章

作　　者：赵红星[1,2] 常小刚[2]

机构地区：[1]兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070 [2]兰州交通大学现代信息技术与教育中心,甘肃兰州730070

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：兰州交通大学青年科学基金项目(2014027)

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：260-265

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为改善人工蜂群算法(ABC)的深度搜索能力,提出一种改进的人工蜂群算法(SABC)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的进化机制,将蜂群划分为多个模因组,使每个新个体与自身所在模因组的最坏个体进行优劣比较,能够更加容易保存群体中的"新生"个体,改善群体的整体质量,增加算法的深度搜索能力。通过7个测试函数进行实验,统计结果表明了SABC算法在求解函数优化问题时具有较好的算法性能。

关 键 词：人工蜂群算法 混合蛙跳算法 深度搜索  寻优速度  函数优化

分 类 号：TP301.6]