文献类型： 中文期刊
作者： 杜康宇 1 ; 毛力 2 ; 毛羽 2 ; 杨弘 2 ; 肖炜 3 ;
作者机构： 1.江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
2.;江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
3.;江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心;
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
期刊名称： 传感器与微系统
ISSN： 2096-2436
年卷期： 2018 年 03 期
页码： 130-132+137
收录情况： CSCD
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。
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