Self-Adaptive Artificial Bee Colony for Function Optimization
المؤلفون المشاركون
Tang, Mingzhu
Zhang, Kang
Shardt, Yuri A. W.
Long, Wen
Wu, Huawei
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Artificial bee colony (ABC) is a novel population-based optimization method, having the advantage of less control parameters, being easy to implement, and having strong global optimization ability.
However, ABC algorithm has some shortcomings concerning its position-updated equation, which is skilled in global search and bad at local search.
In order to coordinate the ability of global and local search, we first propose a self-adaptive ABC algorithm (denoted as SABC) in which an improved position-updated equation is used to guide the search of new candidate individuals.
In addition, good-point-set approach is introduced to produce the initial population and scout bees.
The proposed SABC is tested on 12 well-known problems.
The simulation results demonstrate that the proposed SABC algorithm has better search ability with other several ABC variants.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Mingzhu& Long, Wen& Wu, Huawei& Zhang, Kang& Shardt, Yuri A. W.. 2017. Self-Adaptive Artificial Bee Colony for Function Optimization. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173461
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Mingzhu…[et al.]. Self-Adaptive Artificial Bee Colony for Function Optimization. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173461
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Mingzhu& Long, Wen& Wu, Huawei& Zhang, Kang& Shardt, Yuri A. W.. Self-Adaptive Artificial Bee Colony for Function Optimization. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173461
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173461
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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