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吴斌;钱存华;倪伟红;范舒海

用于全局优化问题的混合协调搜索和人工蜂群算法。 （英语） Zbl 1268.90164号

计算。数学。申请。 64，第8号，2621-2634（2012）.
摘要：和声搜索（HS）是一种最新且最容易编码音乐启发启发式的优化方法。为了提高和声搜索的准确性和收敛速度，结合人工蜂群算法（ABC），提出了一种混合和声搜索方法。人工蜂群算法是受蜜蜂智能觅食行为启发而产生的一种新的群体智能技术。ABC及其变体用于改善和声记忆（HM）。为了比较和分析我们提出的混合算法的性能，在一组著名的基准全局优化问题上进行了一些实验。通过均匀设计实验讨论了混合算法参数的影响。数值结果表明，与HS算法和其他启发式算法相比，该算法可以找到更好的解，是解决各种全局优化问题的强大搜索算法。

引用于5文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C26型 非凸规划，全局优化

关键词：

和声搜索算法;人工蜂群算法;均匀设计;混乱;粒子群优化;全局优化

软件：

基础知识
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Wu}等人，计算。数学。申请。64，第8号，2621--2634（2012；Zbl 1268.90164）
全文： 内政部

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