一种采用蜂群全局引导有哪些信誉好的足球投注网站策略的入侵杂草优化改进算法.pdfVIP

第３１ 卷第４期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３１ Ｎｏ．４ ２０１４年４ 月　　 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ａｐｒ．２０１４ 一种采用蜂群全局引导有哪些信誉好的足球投注网站策略的入侵杂草优化改进算法 杨 建 卫 （宝鸡文理学院计算机科学系　陕西 宝鸡７２１００７） 摘　要　　针对入侵杂草优化算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的入侵杂草优化算法。首先，采用反向 学习初始化方法对种群进行初始化以提高其全局收敛速度；其次，利用改进蜂群算法中的全局引导有哪些信誉好的足球投注网站策略，对繁殖后的种子进行 最优引导有哪些信誉好的足球投注网站以提高其跳出局部最优点的能力。最后，对不同维数的５ 个标准测试函数进行了仿真验证。试验结果表明：与ＧＡＢＣ 及标准ＩＷＯ（Ｉｎｖａｓｉｖｅ Ｗｅｅｄ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法相比较，该改进算法在函数优化方面具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优的 能力。 关键词　　入侵杂草优化　人工蜂群　反向学习　初始化　函数优化 中图分类号　ＴＰ１８　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０４．０４０ ＡＮＩＭＰＲＯＶＥＤ ＩＮＶＡＳＩＶＥ ＷＥＥＤ ＯＰＴＩＭＩＳＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＵＳＩＮＧ ＢＥＥ ＣＯＬＯＮＹ ＧＬＯＢＡＬ ＧＵＩＤＥ ＳＥＡＲＣＨ ＳＴＲＡＴＥＧＹ Ｙａｎｇ Ｊｉａｎｗｅｉ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂａｏｊｉ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓ ａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂａｏｊｉ ７２１００７，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆｉｎｖａｓｉｖｅ ｗｅｅｄ ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ （ＩＷＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｓｌｏｗ ｉｎ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ ａｎｄ ｅａｓｙ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍｕｍ，ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＩＷＯ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔ，ｗｅ ｉｎｉｔｉａｌｉｓｅ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｒｅｖｅｒｓｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎｉｔｉａｌｉｓａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅｉｔｓ ｇｌｏｂａｌ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ；Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｗｅ ｕｓｅ ｇｌｏｂａｌ ｇｕｉｄｅ ｓｅａｒｃｈ ｓｔａｇｅｙ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｃｏｎｄｕｃｔ ｏｐｔｉｍａｌ ｇｕｉｄｅ ｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒｅｄ ｓｅｅｄｓ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅｉｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｊｕｍｐｉｎｇ ｏｕｔ ｔｈｅ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍａ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅ ｃａｒｒｙ ｏｕｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｏｎ５ ｂｅｎｃｈｍａｒｋｆｕｎｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ．Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｈａｓｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ ａｎｄ ｓｔｒｏｎｇｅｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｊｕｍｐｉｎｇ ｏｕｔ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍｕｍ ｉｎ ｔｈｅ ａｓｐｅｃｔ ｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ ｔｈａｎ ｔｈｅ ＧＡＢＣ ａｎｄ ｓｔａｎｄａｒｄ ＩＷＯ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｉｎｖａｓｉｖｅ ｗｅｅｄ ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ（ＩＷＯ）　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ　Ｒｅｖｅｒｓｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｉｎｉｔｉａｌｉｓａｔｉｏｎ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ 的探索能力，避免了算法陷入局部最优，提高了算法的收敛速 ０　引　言