Advertisement

关于改进人工蜂群算法在函数优化中应用的研究论文.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究论文探讨了针对函数优化问题的人工蜂群算法的改进策略，旨在提高算法效率和求解精度。通过引入新的搜索机制和参数自适应调整方法，显著提升了算法性能。研究成果为复杂函数优化提供了一种有效的新途径。 近年来提出的一种优化算法是人工蜂群算法。为了克服标准人工蜂群算法在局部搜索能力和精度方面的不足，研究人员开发了一种改进的人工蜂群算法。该方法利用全局最优解及个体极值的信息来调整原始算法的搜索模式，并引入异步变化学习因子以确保全局与局部搜索之间的平衡。 通过将这种改进后的人工蜂群算法应用于函数优化问题测试中，结果表明其性能优于原版人工蜂群算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于改进人工蜂群算法在函数优化中应用的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了针对函数优化问题的人工蜂群算法的改进策略，旨在提高算法效率和求解精度。通过引入新的搜索机制和参数自适应调整方法，显著提升了算法性能。研究成果为复杂函数优化提供了一种有效的新途径。 近年来提出的一种优化算法是人工蜂群算法。为了克服标准人工蜂群算法在局部搜索能力和精度方面的不足，研究人员开发了一种改进的人工蜂群算法。该方法利用全局最优解及个体极值的信息来调整原始算法的搜索模式，并引入异步变化学习因子以确保全局与局部搜索之间的平衡。 通过将这种改进后的人工蜂群算法应用于函数优化问题测试中，结果表明其性能优于原版人工蜂群算法。
     
  • 关于人工蜂群算法的改进研究论文.pdf
    优质
    本文深入探讨了人工蜂群算法的优化与改进，旨在提高该算法在复杂问题求解中的效率和精确度，为相关领域提供了新的理论和技术支持。 为了提高人工蜂群算法的寻优效率，我们对跟随蜂和侦察蜂的搜索策略进行了改进。首先提出了一个衡量个体拥挤程度的新指标——crowd，并利用该指标为跟随蜂设计了一种自适应邻域搜索策略来优化优秀个体的选择；同时，对于侦察蜂的行为模式，引入了较差个体重置机制以维持群体多样性并防止算法过早收敛的问题。通过八个典型的测试函数的仿真实验结果表明，相较于原版算法及同类其他改进算法，我们的新方法在加快收敛速度和提高寻优精度方面表现出了显著优势，证明了该方案的有效性。
     
  • 关于人工蜂群算法在函数优化中的应用分析.zip
    优质
    本研究探讨了人工蜂群算法在解决复杂函数优化问题中的效能与适用性，通过对比实验展示了该算法的独特优势和潜在改进方向。 基于人工蜂群算法的函数优化分析.zip包含了利用人工蜂群算法进行函数优化的研究内容。文件内详细探讨了该算法在不同场景下的应用及其效果评估。
     
  • 关于DBSCAN聚类算法的自适应蜂群优化研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了基于密度的DBSCAN聚类算法，并提出了一种利用自适应蜂群优化技术改进其参数选择的方法，以提高数据聚类效果。 针对传统DBSCAN聚类算法中存在的全局参数设置不合理、参数选取困难及无法识别重叠模块等问题，以及人工蜂群优化算法（ABC）后期收敛速度慢且易陷入局部最优的缺陷，本段落提出了一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。该方法结合了截断选择机制与锦标赛选择机制，提出了截断-锦标赛选择机制（TCSM），以增强种群多样性并避免跟随蜂在搜索蜜源时陷入局部最优的问题；同时提出了一种自适应步长策略（ASS）来动态调整跟随蜂的搜索方式，从而提高算法的局部搜索能力和聚类速度。改进后的IABC算法能够根据具体情况调节DBSCAN中的参数设置，并将蜜源位置与[ε]邻域对应起来，而蜜源的适应度大小则反映了DBSCAN的聚类效果。通过在多种测试函数和数据集上的验证实验表明，该算法不仅有效克服了ABC和DBSCAN算法存在的缺陷，而且显著提高了准确率和召回率。
     
  • 基于自适应柯西分布的IABC人工蜂群算法在函数优化中的应用研究
    优质
    本研究提出了一种基于自适应柯西分布的改进人工蜂群(IABC)算法，旨在提升复杂函数优化问题求解效率与精度。通过引入自适应机制增强搜索能力和收敛速度，在多个标准测试集上验证了其优越性。 自适应柯西分布的人工蜂群算法函数寻优效果很好。
     
  • 关于改进EGO算法在黑箱函数全局最优化中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了EGO（高效全局优化）算法在处理黑箱函数全局最优化问题上的改进方法，旨在提高搜索效率和解的质量。通过理论分析与实验验证相结合的方式，提出了一系列针对性强的改进策略，并展示了这些改进措施的实际应用效果及其潜在价值。 基于Kriging模型的EGO算法是一种适用于黑箱函数求极值的全局最优化方法，但该算法在应用过程中忽视了对Kriging模型精度控制的问题。为了弥补这一不足，研究者提出了一种新的迭代函数，在保持原有功能的同时兼顾提高Kriging模型的准确性与寻优效果，并将改进后的EGO算法应用于五个测试函数及一个存货模型中进行验证。通过比较改进前后算法在Kriging模型精度和优化结果方面的表现发现，经过改良后的EGO算法不仅提升了最终形成的Kriging模型的精确度，在对目标函数仅作少量估值的情况下也能找到更为全局化的最优解。
     
  • 基于改进粒子群优化算法的应用研究论文
    优质
    本文探讨了一种改进的粒子群优化算法，并分析了其在解决复杂优化问题中的应用效果。通过对比实验验证了该算法的有效性和优越性。 改进的粒子群优化算法及其应用研究论文对于从事粒子群算法的研究与应用人员会有帮助。
     
  • 人工蜂群算法研究及应用-MATLAB实现_人工蜂群算法论文简介
    优质
    本论文深入探讨了人工蜂群算法，并通过MATLAB编程实现了该算法在多种优化问题中的应用，为相关领域的研究提供了有价值的参考。 这段文字介绍了一种关于人工蜂群算法的原理讲解，并附有配合使用的MATLAB代码，非常实用。
     
  • 改进型人工蜂群算法.rar_人工蜂群_改进人工蜂群_蜂群算法
    优质
    本资源包含改进型人工蜂群算法的相关研究内容，旨在优化传统人工蜂群算法的性能。针对原算法存在的问题提出了创新性的解决方案和改进策略，适用于解决复杂优化问题。 改进版人工蜂群算法能够有效求解复杂函数问题。
     
  • 关于改进粒子群算法在滑模控制中的应用研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了如何通过改进粒子群算法来优化滑模控制系统的设计与性能，旨在提高系统的响应速度和稳定性。 本段落提出了一种针对非线性系统的新型滑模控制方案。该方法结合了改进粒子群算法与传统滑模控制技术，通过智能优化设计切换函数及指数趋近律系数，显著加快系统达到滑动模式的速度，并提升了动态性能和鲁棒性。实验结果显示，所提出的方案能够使系统快速准确地跟踪期望状态轨迹，并有效减少滑模控制中的高频振动问题。最后，在倒立摆系统的仿真研究中验证了该方法的有效性和优越性。