文献类型：期刊文献

中文题名：基于ABC算法改进AEA算法的研究及其应用

英文题名：An Improved AEA Based on ABC Algorithm and Its Application

作者：米肖肖[1];李宜萱[1];程军蕊[1];李绍军[1]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院自动化系,上海200237

年份：2014

卷号：21

期号：6

起止页码：858

中文期刊名：控制工程

外文期刊名：Control Engineering of China

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2011】；CSCD:【CSCD2013_2014】；

基金：国家自然科学基金项目(21176072)

语种：中文

中文关键词：人工蜂群算法;AEA;函数优化

外文关键词：ABC algorithm; AEA ; function optimization

摘要：针对AEA算法的收敛稳定度不高、易早熟等问题,给出一种融合人工蜂群(ABC)算法的改进AEA算法SAEA算法。在达到一定的优化程度时,根据人工蜂群算法的思想,按概率选择个体,并对所选择个体进行有限次的优化更新。通过与ABC和AEA算法对22个标准测试函数试验结果进行比较,以及对超临界水氧化动态参数的估计表明,提出的混合算法具有良好的收敛性以及全局优化性能。该算法既保证了在寻优过程中的收敛性,确保种群向着目标方向进化,也增加了种群的多样性,避免过早收敛。
Considering the rate of successful minimization and accuracy, we provide a new improved Alopex-based Evolutionary Algo- rithm （AEA） based on artificial bee colony algorithm （ABC） , called SAEA. In the local research, we choose the member according to its function value and probability, then update it in limit numbers. Compared with ABC and AEA, the experimental results on 22 test functions indicate that the proposed hybrid algorithm has good convergence and global optimization performance. Furthermore, satisfac- tory results are obtained, applying it to estimate reaction kinetic parameters for Supercritical water oxidation （SCWO）. In a word, SAEA increases the population diversity and avoids premature convergence.