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人工蜂群算法研究综述 被引量：145
1
作者 秦全德 程适 +1 位作者 李丽 史玉回 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期127-135,共9页
作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的... 作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的改进研究主要集中在算法的参数调整、混合算法和设计新的学习策略3个方面。针对现实的复杂环境,对人工蜂群算法在约束优化和多目标优化的研究进展进行了全面的综述。最后,阐述了人工蜂群算法的应用现状,并提出了人工蜂群算法有待进一步研究的问题。 展开更多
关键词 群体智能 人工蜂群算法 约束优化 多目标优化 选择算法
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蜂群算法研究综述 被引量：60
2
作者 张超群 郑建国 王翔 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3201-3205,3214,共6页
蜂群算法是一种模仿蜜蜂繁殖、采蜜等行为的新兴的群智能优化技术,近几年备受研究者关注。初步探讨了蜂群算法的理论基础,详细论述了基于蜜蜂繁殖行为和采蜜行为的两类蜂群算法的生物学机理及其最常见算法的应用研究情况,并分析比较了... 蜂群算法是一种模仿蜜蜂繁殖、采蜜等行为的新兴的群智能优化技术,近几年备受研究者关注。初步探讨了蜂群算法的理论基础,详细论述了基于蜜蜂繁殖行为和采蜜行为的两类蜂群算法的生物学机理及其最常见算法的应用研究情况,并分析比较了遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和蜂群算法的优缺点、适用范围及性能。最后,总结了现有蜂群算法存在的问题,并指出其未来的研究方向。 展开更多
关键词 蜂群算法 繁殖行为 采蜜行为 蜜蜂交配优化算法 人工蜂群算法
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人工蜂群算法的收敛性分析 被引量：56
3
作者 宁爱平 张雪英 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1554-1558,共5页
利用随机过程理论,对人工蜂群算法收敛性进行理论分析,给出人工蜂群算法的一些数学定义和蜜源位置的一步转移概率,建立人工蜂群算法的Markov链模型,分析此Markov链的一些性质,论证了人工蜂群状态序列是有限齐次Markov链,且状态空间是不... 利用随机过程理论,对人工蜂群算法收敛性进行理论分析,给出人工蜂群算法的一些数学定义和蜜源位置的一步转移概率,建立人工蜂群算法的Markov链模型,分析此Markov链的一些性质,论证了人工蜂群状态序列是有限齐次Markov链,且状态空间是不可约的.结合随机搜索算法的全局收敛准则,证明了人工蜂群算法能够满足随机搜索算法全局收敛的两个假设,保证算法的全局收敛. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 MARKOV链 转移概率 收敛性
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基于人工蜂群算法的支持向量机优化 被引量：54
4
作者 刘路 王太勇 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期803-809,共7页
支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的... 支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群算法优化的支持向量机能够克服局部最优解,获得更高的分类正确率,并在小数目分类问题上有效地降低运行时间.将该方法应用于实测轴承故障信号的识别,对轴承故障信号进行小波变换,提取各个频段的归一化能量作为特征向量,利用该方法对特征向量进行分类,同样获得较高的分类正确率. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 支持向量机 参数优化 故障诊断
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改进人工蜂群算法 被引量：48
5
作者 毕晓君 王艳娇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期117-123,共7页
针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,利用自由搜索算法中的信息素、灵敏度模型代替传统的轮盘赌选择模型,并引入OBL策略产生新蜜源取代每次迭代的最差蜜源,提出了一种改进的人工蜂群算法,并结合NIT技术建立一种新... 针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,利用自由搜索算法中的信息素、灵敏度模型代替传统的轮盘赌选择模型,并引入OBL策略产生新蜜源取代每次迭代的最差蜜源,提出了一种改进的人工蜂群算法,并结合NIT技术建立一种新的多峰优化方法.对9个标准测试函数仿真表明本文提出的改进算法不仅大大提高了最优解的精度而且缩短了运行时间,改进性能明显优于现有人工蜂群算法.实例测试表明该方法能够有效、精确地搜索各个峰值点. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 多峰函数优化 自由搜索算法 OBL策略 函数优化
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受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用 被引量：45
6
作者 高卫峰 刘三阳 黄玲玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2396-2403,共8页
人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发... 人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 差分进化算法 搜索方程 种群初始化
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加速收敛的人工蜂群算法 被引量：44
7
作者 毕晓君 王艳娇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2755-2761,共7页
针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进算法。首先,设计新的选择策略和交叉策略,使群体快速向最优解靠近;然后,鉴于控制侦查蜂行为的参数难于确定,且对算法性... 针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进算法。首先,设计新的选择策略和交叉策略,使群体快速向最优解靠近;然后,鉴于控制侦查蜂行为的参数难于确定,且对算法性能影响较大,提出了基于反向学习的变异策略代替侦查蜂行为,同样达到避免陷入局部最优的效果。通过对10个标准测试函数的仿真表明,改进算法几乎都可以得到各测试函数的全局最优解,而且收敛速度快、鲁棒性好。改进性能明显优于现有人工蜂群算法。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 自由搜索算法 反向学习 函数优化
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基于局部最优解的改进人工蜂群算法 被引量：40
8
作者 王冰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1023-1026,共4页
针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用... 针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用基于一般的反向学习的策略进行种群初始化,而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效加快收敛速度,局部优化能力有显著提高。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 种群初始化 反向学习 搜索频率
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改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题 被引量：40
9
作者 吴锐 郭顺生 +2 位作者 李益兵 王磊 许文祥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2527-2536,共10页
针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括... 针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题. 展开更多
关键词 分布式柔性作业车间 加工单元分配 工件排序 人工蜂群算法 关键路径 最大完工时间
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改进人工蜂群算法求解模糊柔性作业车间调度问题 被引量：39
10
作者 郑小操 龚文引 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1284-1292,共9页
模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP)是柔性作业车间调度问题(FJSP)的拓展,具有很强的现实意义.针对FFJSP,本文提出了一种基于领域搜索的改进人工蜂群算法.该算法以最小化最大模糊完工时间为目标.首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌... 模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP)是柔性作业车间调度问题(FJSP)的拓展,具有很强的现实意义.针对FFJSP,本文提出了一种基于领域搜索的改进人工蜂群算法.该算法以最小化最大模糊完工时间为目标.首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群.其次,为了提高算法的局部搜索能力,采用4种邻域结构对蜜源进行邻域搜索.为了进一步优化蜜源和加快种群的收敛速度,采用了一种新颖的交叉操作.并且在解码的过程中采用左移策略,从而很好地利用机器的空闲时间.最后,选取了3组通用数据集来测试算法的性能,并与代表性算法进行比较.结果表明,对于大部分实例,本文所提出的的算法的结果要优于与之对比的算法. 展开更多
关键词 车间调度 人工蜂群算法 混沌理论 局部搜索 左移策略
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大数据背景下基于ABC-SVM的建筑工程造价预测 被引量：37
11
作者 董娜 卢泗化 熊峰 《技术经济》 CSSCI 北大核心 2021年第8期25-32,共8页
建筑工程项目决策阶段信息量少,精准高效的造价预测是科学决策的关键。为了提高项目前期工程造价预测的精度,探讨如何利用历史项目大数据及机器学习进行新建建筑工程项目的造价预测至关重要。本文首先通过文献研究确定了建筑工程决策阶... 建筑工程项目决策阶段信息量少,精准高效的造价预测是科学决策的关键。为了提高项目前期工程造价预测的精度,探讨如何利用历史项目大数据及机器学习进行新建建筑工程项目的造价预测至关重要。本文首先通过文献研究确定了建筑工程决策阶段造价的主要影响因素,然后利用人工蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)参数即惩罚因子C和核函数参数g进行优化计算,最终构建了基于ABC-SVM的建筑工程造价预测模型。最后以某工程造价数据平台上的84个建筑工程项目为数据源进行模型验证,结果显示,与GRID-SVM模型和BP神经网络模型相比,本文所提的ABC-SVM模型的预测精度更高,具有更好的适用性。 展开更多
关键词 大数据 造价预测 人工蜂群算法 支持向量机
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基于EMD和ABC-SVM的光伏并网系统输出功率预测研究 被引量：36
12
作者 高相铭 杨世凤 潘三博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期86-92,共7页
针对光伏发电系统的输出功率具有非平稳性和随机性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的光伏并网系统输出功率预测模型。首先根据预测日的天气预报数据,构建相似日的15 min输出功率时间序列... 针对光伏发电系统的输出功率具有非平稳性和随机性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的光伏并网系统输出功率预测模型。首先根据预测日的天气预报数据,构建相似日的15 min输出功率时间序列。然后,将输出功率时间序列进行经验模态分解,得到不同尺度下的固有模态分量IMFn和趋势分量Res,针对每个IMF分量和趋势分量分别建立相应的支持向量机预测模型,并对SVM模型参数进行人工蜂群算法寻优预处理。最后,将每个模型预测的结果进行合成重构,得到光伏并网系统输出功率的预测值。通过实际数据测试表明:基于EMD和ABC-SVM的功率预测模型同单一SVM预测模型及未经优化的EMD-SVM预测模型相比,具有更快的运算速度和更高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏并网系统 输出功率预测 模型参数优化 经验模态分解 人工蜂群算法
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基于高光谱的油麦菜叶片水分CARS-ABC-SVR预测模型 被引量：34
13
作者 孙俊 丛孙丽 +3 位作者 毛罕平 武小红 张晓东 汪沛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期178-184,共7页
为了实现油麦菜生长期间更合理的灌水管理,研究一种基于高光谱技术的精确、快速、有效检测油麦菜叶片水分的新方法。以5种不同水分胁迫水平的油麦菜为研究对象,通过高光谱成像系统获取高光谱图像并利用干燥法测量叶片含水率。采用多项... 为了实现油麦菜生长期间更合理的灌水管理,研究一种基于高光谱技术的精确、快速、有效检测油麦菜叶片水分的新方法。以5种不同水分胁迫水平的油麦菜为研究对象,通过高光谱成像系统获取高光谱图像并利用干燥法测量叶片含水率。采用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)结合标准变量变换(standard normalized variable,SNV)对高光谱数据去噪平滑。利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行特征波长选择,并与逐步回归分析(stepwise regression,SR)及连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立油麦菜叶片全光谱数据、3种特征光谱数据与干基含水率的关系模型。结果表明,基于竞争性自适应加权算法波长选择的支持向量回归模型(CARS-SVR)效果最佳,但预测精度尚不够理想,故引入人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)优化模型的参数惩罚因子和核参数。最终,经人工蜂群算法优化后的模型(CARS-ABC-SVR)的预测集决定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.9214和2.95%。因此,利用高光谱技术结合CARS-ABC-SVR模型预测油麦菜叶片水分含量是可行的。 展开更多
关键词 水分 算法 模型 高光谱 油麦菜 竞争性自适应加权算法 人工蜂群算法
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基于信息熵的改进人工蜂群算法 被引量：34
14
作者 李彦苍 彭扬 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1121-1125,共5页
为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度惺、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵.信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值... 为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度惺、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵.信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节.通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 改进 信息熵 组合优化
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智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型 被引量：33
15
作者 李林恒 甘婧 +2 位作者 曲栩 冒培培 冉斌 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期76-87,共12页
为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为,以更加精确地进行车辆的运动决策,建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础,首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性,然后通过引入加速度参数... 为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为,以更加精确地进行车辆的运动决策,建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础,首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性,然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进,改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上,构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响,由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取,因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外,在模型参数标定过程中,通过对NGSIM数据进行筛选,得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据,共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据,并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果,选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较,并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标,结果表明,建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度,适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为,可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。 展开更多
关键词 交通工程 安全势场 人工蜂群算法 跟驰模型 智能网联环境
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多搜索策略协同进化的人工蜂群算法 被引量：29
16
作者 王志刚 尚旭东 +1 位作者 夏慧明 丁华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期235-241,共7页
针对人工蜂群算法存在的计算精度不高、收敛速度较慢的缺点,提出一种多搜索策略协同进化的人工蜂群算法.所提出的算法在引领蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,动态调整搜索的维数以提高搜索效率,并结合人工蜂群算法不同搜索策略的特点,使其协... 针对人工蜂群算法存在的计算精度不高、收敛速度较慢的缺点,提出一种多搜索策略协同进化的人工蜂群算法.所提出的算法在引领蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,动态调整搜索的维数以提高搜索效率,并结合人工蜂群算法不同搜索策略的特点,使其协同进化,以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力.14个基准函数的仿真实验结果表明,所提出的算法能有效改善寻优性能,增强摆脱局部最优的能力.与其他一些改进的人工蜂群算法相比,具有较快的收敛速度和较高的求解精度. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 搜索策略 协同进化
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基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究 被引量：27
17
作者 孟冠军 杨大春 陶细佩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期972-974,979,共4页
传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜... 传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。 展开更多
关键词 计算机应用 柔性作业车间调度 人工蜂群算法 多目标优化 禁忌搜索
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具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法 被引量：26
18
作者 赵辉 李牧东 翁兴伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2041-2047,共7页
针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源... 针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 自适应 邻域搜索 函数优化 最优引导
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基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型 被引量：26
19
作者 刘渝根 陈超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期182-186,200,共6页
为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结... 为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。 展开更多
关键词 接地网 腐蚀速率 预测模型 支持向量机 人工蜂群算法
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基于支持向量机与粒子滤波的刀具磨损状态识别 被引量：25
20
作者 程灿 李建勇 +1 位作者 徐文胜 聂蒙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第17期48-55,71,共9页
为了提高小样本情况下刀具磨损量识别的精度,提出一种基于支持向量机和粒子滤波的刀具磨损量识别方法。针对支持向量机的输入特征选择和参数选择难题,建立支持向量机输入特征与参数优化双层规划模型,并组合遗传算法和人工蜂群算法进行... 为了提高小样本情况下刀具磨损量识别的精度,提出一种基于支持向量机和粒子滤波的刀具磨损量识别方法。针对支持向量机的输入特征选择和参数选择难题,建立支持向量机输入特征与参数优化双层规划模型,并组合遗传算法和人工蜂群算法进行求解。之后,利用粒子滤波方法对支持向量机回归得到的结果进行修正。实验结果表明,在小样本情况下,基于支持向量机和粒子滤波的刀具磨损量识别方法具备良好的学习能力,能够精确地识别刀具的磨损量。 展开更多
关键词 刀具磨损 支持向量机 双层规划 遗传算法 人工蜂群 粒子滤波
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