基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

基于子种群的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法以及现有改进算法的不足,提出了一种基于子种群的改进人工蜂群算法.此算法利用个体适应值与种群适应值平均值的比较,将种群划分为两个子种群,每个子种群采用不同的搜索方式,有效地平衡了不同搜索方式的探索和开发能力.此外,采用分段Logistic方程的初始化方法产生初始解,提高算法的收敛速度.与基本蜂群算法和其他改进蜂群算法进行比较,数值仿真结果表明,所提算法在处理复杂数值优化问题时具有更好的寻优精度和收敛速度.     

基于交叉算子的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在后期收敛速度慢、局部搜索能力差和易陷入局部最优的问题,提出一种基于交叉算子的改进人工蜂群算法.该算法利用佳点集方法产生初始种群,使得初始化个体尽可能均匀地分布在搜索空间;随机选择食物源位置与当前最优食物源位置进行算术交叉操作,引导群体向全局最优解靠近,提高算法的局部搜索能力和加快收敛速度.通过5个高维标准测试函数的实验结果表明新算法的有效性.     

基于微分进化算法的防空导弹火力分配

防空导弹火力分配是防空作战中的关键环节,优化分配方案、提高分配效率都将对提升防空作战效能产生重要影响.在分析防空导弹火力分配过程的基础上,建立了基于最大杀伤效能的防空导弹火力分配模型,并引入惩罚函数,改良了原有模型;在分析微分进化算法优缺点的基础上,结合防空导弹火力分配问题的特殊性,对标准微分进化算法进行了改进,使其适用于离散问题的求解,并将其应用于防空导弹火力分配问题;结合实例对基于微分进化算法的防空导弹火力分配模型进行仿真分析.仿真结果表明,采用微分进化算法解决防空导弹火力分配问题收敛速度快、鲁棒性强、执行效率高.     

一种改进的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法,已被成功用于解决许多优化问题。该文针对基本人工蜂群算法在收敛速度和局部寻优方面存在的缺点,提出了一种具有平衡能力的改进算法。此算法在观察蜂阶段引入惯性权重,使用随着迭代次数动态变化的惯性权重因子来平衡种群的局部搜索和全局探测能力,防止算法陷入局部最优和加快寻优速度;在侦察蜂阶段(scout bees),则利用正弦函数搜索操作,正弦函数服从均匀分布,能很好地搜索全部范围,以提高种群多样性。通过对5个基准测试函数进行仿真实验,并与原算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度和搜索精度上基本优于人工蜂群算法。     

基于反向学习的人工蜂群算法

提出基于反向学习的人工蜂群算法(简称OABC算法).在人工蜂群算法的跟随蜂阶段,种群依概率进行反向学习代替跟随蜂搜索方案.保留标准人工蜂群算法中雇佣蜂和侦察蜂阶段以保证种群的探索能力以及种群的多样性,增设参数控制一般的反向学习过程中对位搜索范围,充分利用种群信息和个体信息优化种群,提高对位点的有效性,从而提高反向学习的成功率.仿真实验结果表明,OABC算法有效提升了算法寻优速度和收敛精度.     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

基于改进人工蜂群算法的易变质产品配送问题研究

针对物流工程中的易变质产品配送路径优化问题,提出一种基于概率矩阵模型及精英保留策略的改进人工蜂群算法.利用贪婪准则初始化种群,用以提高初始种群质量;提出一种概率矩阵模型,通过记录各客户配送信息并将配送信息转化为概率来选择每代的配送顺序,同时结合精英保留策略,用以加快算法的收敛速度;为增加解序列的多样性,将单点交叉与顺序交叉相结合的交叉方式引入人工蜂群算法中.通过对实例的仿真及算法比较,验证改进的人工蜂群算法具有良好的全局收敛能力及较好的求解效果.     

基于改进人工蜂群算法的k-means聚类算法

为克服k-means算法对初始聚类中心敏感的缺点,提出用改进后的人工蜂群算法来优化k-means算法的聚类中心。用最大距离积法对蜜源进行初始化,提高了蜜源的质量。增加蜜源搜索范围的动态调整因子,加快了算法的收敛速度。蜂群间经验值的交换,让算法在跳出局部最优解的同时,获得一个适应度值较高的蜜源;孤立点的寻找进一步提高了算法的有效性。实验表明,该算法加快了算法的收敛速度并提高了k-means聚类结果的准确度。     

基于二项式交叉改进的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法容易过早收敛和在接近全局最优时搜索速度变慢、疏于开发的缺陷,提出一种基于二项式交叉改进的人工蜂群算法.改进算法引入全局最优值,通过二项交叉将邻域搜索的最优值与全局最优值进行比较,以加快算法的收敛速度,提高算法在最优解附近的开发能力.通过7个基准函数进行仿真测试发现:和标准的人工蜂群算法相比,改进的人工蜂群算法有较好的收敛速度和收敛精度,有效提高了原算法的全局寻优能力,且并未大量增加算法的复杂度,是一种有效的优化算法.     

基于二次插值的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的一种优化算法.针对标准人工蜂群算法的收敛速度慢、搜索能力差、精度低的缺点。提出了一种基于二次插值的人工蜂群算法(QIABC)。保持全局搜索和局部搜索的平衡.数值实验说明了改进的人工蜂群算法在函数评价次数、收敛速度、精度和鲁棒性方面具有较大的优势,从而表明改进方法的有效性。     

人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.     

加强局部搜索能力的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,提出了基于加强局部搜索策略的人工蜂群算法(ABC Based On Enhancing Local Search Ability,LSABC).一方面,在雇佣蜂搜索阶段,利用两种不同的搜索公式得到两组解,并将适应度最佳者作为候选解,增加解的多样性;同时...     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

基于自适应动态重组和极值扰动的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在寻优能力弱和收敛速度慢的问题, 提出一种基于自适应动态重组和极值扰动的人工蜂群算法. 首先通过引入混沌优化算子产生初始解, 根据雇佣蜂的贡献度对其进行自适应动态重组, 然后引入极值扰动算子对雇佣蜂个体极值和全局最优值实施随机扰动. 实验结果表明, 该算法增加了种群的多样性, 加快了算法收敛速度, 提高了种群的可进化能力.      

基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略

针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.