10.3969/j.issn.1000-386x.2019.02.009
基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法及应用
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.
人工蜂群算法、单纯形法、最优解、数值试验、参数优化
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
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
2019-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
44-51,92
