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题名并行人工蜂群算法研究
被引量：3
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作者
梅凯
火久元
常扣扣
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《电子科技》
2018年第1期20-24,33,共6页
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基金
国家自然科学基金(61462058)
甘肃省自然科学研究基金计划(1606RJZA004)
2016年赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160111)
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文摘
针对人工蜂群算法在处理高维度问题时收敛速度慢的问题,利用Open MP多线程技术和规约机制,并根据已改进的观察蜂来选择雇佣蜂的方式,提出了基于Open MP的并行人工蜂群算法(PCABC)。仿真实验分别在问题维度为100和200下进行来评估算法性能,在4个逻辑处理器环境下,基于静态调度的并行人工蜂群算法的加速比最高可以达到3.95,效率可达98.65%。实验结果表明,PCABC并行人工蜂群算法在处理高维度复杂函数时,收敛速度和算法运行时间都有较大的提升。
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关键词
人工蜂群算法
人工蜂群算法改进
群体智能
并行化
OpenMP并行处理
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Keywords
artificial bee colony algorithim
improved artificial bee colony algorithim
swarm intelligence
parallelism
OpenMP parallel processing
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法
被引量：2
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作者
常扣扣
火久元
梅凯
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2017年第6期160-165,187,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61462058)
兰州市科技计划资助项目(2014-1-127)
兰州市人才创新创业科技计划资助项目(2014-RC-4)
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文摘
针对全局最优人工蜂群算法(GABC)搜索迭代过程中未充分考虑到全局优化和局部优化在优化过程中的作用,在一定程度上降低了算法的全局搜索能力,容易陷入局部最优解的问题,提出了一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法(HF-GABC)。在最优人工蜂群(GABC)算法中引入了可以随着优化过程动态搜索的因子,在算法的全局搜索过程和局部搜索过程中进行动态搜索。应用改进的算法对4个标准测试集函数进行仿真试验,并与ABC算法、GABC算法的结果进行比较。实验结果表明:带搜索因子的人工蜂群算法收敛性能优于ABC和GABC算法,有效降低了局部收敛的可能性,并且提高了搜索精度。
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关键词
全局最优人工蜂群算法
全局优化
局部优化
动态调节
搜索因子
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Keywords
Gbest-guided artificial bee colony algorithm
global optimization
local optimization
dynamic regulatory
hunting factor
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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