【摘 要】
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近年来,越来越多的复杂问题促使着不同的受启于生物的优化算法的研究和发展,一个众所周知的例子就是人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,主要在于它控制参数少,鲁棒性
【机 构】
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陕西职业技术学院计算机科学系,山东科学院海洋仪器研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51504146,61702308),陕西省教育厅一般专项科学研究计划项目(20JK0587)。
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近年来,越来越多的复杂问题促使着不同的受启于生物的优化算法的研究和发展,一个众所周知的例子就是人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,主要在于它控制参数少,鲁棒性强,易于实现。随机规划已经在管理学,最优控制,经济学,电力调度等应用领域展现了强大的生命力,然而在求解时由于随机参数的注入,使得这类问题的求解算法未取得重大进展。在本文中,针对随机规划领域中存在的随机期望值模型(Stochastic Expected Value Models,SEVM)模型问题不易求解,提出了人工蜂群
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