一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法.pdf
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一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法.pdf
本发明公开了一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法,首先引入蜜源,再引入三种蜂:采蜜蜂、观察蜂、侦察蜂,采蜜蜂同具体的蜜源联系在一起,采蜜蜂通过摇摆舞与其它蜜蜂分享信息,观察蜂等待在舞蹈区通过分享采蜜蜂的信息对食物源作出选择,侦察蜂的作用是随机搜索一个新的位置。本发明的一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法,克服了基本人工蜂群算法疏于开发的缺陷,增强了算法方向性,大大提高了人工蜂群算法在最优解附近的开发能力。与此同时,引入了系数cr对于算法的探索能力和开发能力影响较大,针对特定问题可以通过
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本发明提供一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法,包括S1:定义蜂群属性和食物源数量;S2:采蜜蜂生成候选食物源;S3:观察蜂采用轮盘赌方式选择食物源并生成候选食物源;S4:若食物源的迭代次数值达到最大,则派侦查蜂寻找食物源并计算其适应值;S5:更新最优食物源信息;S6:判断S5中食物源信息是否满足结束条件,满足结束条件则结束循环,否则返回步骤S4并执行。通过将蜂群属性进行定义,定义为采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂的蜂群能够对具体的食物源作出选择和取舍,直至确定最优食物源,在寻求二维空间资源的最优解的问题
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本发明公开了一种基于人工蜂群算法的优化方法,涉及仿生智能计算与优化领域。本发明采用一种新的初始化策略,从而获得较高质量的初始种群并减少寻优迭代次数;然后提出了两个新的搜索方程,其中一个用于增强局部搜索能力,另一个用于避免后期寻优过程的早熟收敛;进一步地,本发明对基本人工蜂群算法的框架进行了调整。本发明在于提供一种基于人工蜂群算法的优化方法,增强初始种群的多样性和分布性,提高搜索随机性,避免陷入局部最优,改进算法性能,无论在解的精度还是收敛速度方面,效果都有所提高。