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  蜂群演算法與布穀鳥搜尋演算法於大型參數最佳化問題之效能比較 
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講者:義守大學 馮盟翰
日期:2015/10/22
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:11:46
觀看:1,445
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摘要:
Session O:人工智慧與類神經網路

論文作者:馮盟翰、劉振隆
人工蜂群演算法及布穀鳥搜索演算法分別為觀察蜜蜂覓食行為和布穀鳥寄生育幼行為所啟發之新近發展的群體智慧演算法。由於這兩種演算法擁有結構簡單、快速收斂及全域極值解法之特性,故已廣泛地應用...
Session O:人工智慧與類神經網路

論文作者:馮盟翰、劉振隆
人工蜂群演算法及布穀鳥搜索演算法分別為觀察蜜蜂覓食行為和布穀鳥寄生育幼行為所啟發之新近發展的群體智慧演算法。由於這兩種演算法擁有結構簡單、快速收斂及全域極值解法之特性,故已廣泛地應用於複雜問題上。本研究採用六種標準的最佳化問題並將問題分為低維度(D=5, 10)、中維度(D=25, 50)及高維度(D=100, 250)三組進行演算法之效能比較。在高維度的最佳化問題上,因其具有不易求得最佳解的NP-hard 特性,一般稱之為大型參數最佳化問題。由結果顯示,兩種演算法在低維度之求解效能接近。然而在中、高維度時,人工蜂群演算法之求解效能明顯優於布穀鳥搜索演算法。由此可知,人工蜂群演算法較布穀鳥搜索演算法更適合應用於大型參數最佳化問題之求解上。

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