【摘 要】
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为了解决传统进化算法难以平衡全局搜索能力与局部搜索能力的问题,本文提出了一种具有生命演化和群体智能的生物社会网络算法(BNSO)。该算法将个体进化行为置于"细胞→个体→
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,遵义师范学院数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471158:71461027);贵州省优秀青年科技人才培养对象专项资金(黔科合人字[2015]06);贵州省创新人才团队资助项目(黔科合平台人才[2016]5619);贵州民族大学科研基金资助项目(2017ZC017)
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为了解决传统进化算法难以平衡全局搜索能力与局部搜索能力的问题,本文提出了一种具有生命演化和群体智能的生物社会网络算法(BNSO)。该算法将个体进化行为置于"细胞→个体→环境→细胞"构成的生物网络与社会网络的结点中,研究个体进化过程,进而提取一种基于生命进化行为的新型生物社会网络优化算法。所提出的算法用一套标准的Benchmark函数检测算法的性能,将测试结果与粒子群算法、遗传算法、蚁群算法进行对比实验,实验结果表明该算法有更好的全局搜索能力与局部搜索能力。
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