![](/images/graphics-bg.png)
Enhancing Artificial Bee Colony Algorithm with Self-Adaptive Searching Strategy and Artificial Immune Network Operators for Global Optimization
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Artificial bee colony (ABC) algorithm, inspired by the intelligent foraging behavior of honey bees, was proposed by Karaboga.
It has been shown to be superior to some conventional intelligent algorithms such as genetic algorithm (GA), artificial colony optimization (ACO), and particle swarm optimization (PSO).
However, the ABC still has some limitations.
For example, ABC can easily get trapped in the local optimum when handing in functions that have a narrow curving valley, a high eccentric ellipse, or complex multimodal functions.
As a result, we proposed an enhanced ABC algorithm called EABC by introducing self-adaptive searching strategy and artificial immune network operators to improve the exploitation and exploration.
The simulation results tested on a suite of unimodal or multimodal benchmark functions illustrate that the EABC algorithm outperforms ACO, PSO, and the basic ABC in most of the experiments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Tinggui& Xiao, Renbin. 2014. Enhancing Artificial Bee Colony Algorithm with Self-Adaptive Searching Strategy and Artificial Immune Network Operators for Global Optimization. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049642
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Tinggui& Xiao, Renbin. Enhancing Artificial Bee Colony Algorithm with Self-Adaptive Searching Strategy and Artificial Immune Network Operators for Global Optimization. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049642
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Tinggui& Xiao, Renbin. Enhancing Artificial Bee Colony Algorithm with Self-Adaptive Searching Strategy and Artificial Immune Network Operators for Global Optimization. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049642
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049642
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)