论文摘要
针对基本人工蜂群算法在求解复杂优化问题时,存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法。算法引入基于当前最优个体作为指导的单纯形法进行邻域搜索,以增强局部探索能力。同时采取保优策略,以加快收敛速度。通过6个标准测试优化问题的仿真实验表明,该算法较基本人工蜂群算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。将算法用于分数阶登革病毒传播模型的参数优化,所得的参数对应的模型输出与实际数据拟合情况较好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵旭芳,梁昔明,龙文
关键词: 人工蜂群算法,单纯形法,最优解,数值试验,参数优化
来源: 计算机应用与软件 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 北京建筑大学理学院,贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61463009),北京自然科学基金项目(4122022),中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013-014210-000173),贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2016]1022),北京建筑大学市属高校科研业务费专项资金项目(X18193),贵州省高校科技拔尖人才支持计划项目(黔科合KY字[2017]070)
分类号: TP18;O224
页码: 44-51+92
总页数: 9
文件大小: 1193K
下载量: 169
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