第6期 彭晓华，等，混沌搜索策略的改进人工蜂群算法 .933. 1502-1509 [18]KARABOGA N.A new design method based on artificial [11]王辉.改进的蜂群算法[J].计算机工程与设计，2011， bee colony algorithm for digital IIR filters[J].Journal of 32(11):3869-3872. the Franklin Institute,2009,346(4):328-348. WANG Hui.Improved artificial bee colony algorithm[J]. [19]王瑞琪，李珂，张承慧.基于混沌多目标遗传算法的微 Computer Engineering and Design,2011,32(11):3869- 网系统容量优化[J].电力系统保护与控制，2011,39 3872 (22):16-22 [12]王辉.一种带共享因子的人工蜂群算法[J].计算机工 WANG Ruiqi,LI Ke,ZHANG Chenghui.Optimization al- 程，2011,37(22)：139-142. location of microgrid capacity based on chaotic multi-objec- WANG Hui.Artificial bee colony algorithm with sharing tive genetic algorithm[J].Power System Protection and factor[J].Computer Engineering,2011,37(22):139- Control,2011,39(22):16-22. 142. [20]暴励，曾建潮.一种双种群差分蜂群算法[J].控制理论 [13]刘三阳，张平，朱明敏.基于局部搜索的人工蜂群算法 与应用，2011,28(2)：266-272. [J].控制与决策，2014,29(1)：123-128. BAO Li,ZENG Jianchao.A bi-group differential artificial LIU Sanyang,ZHANG Ping,ZHU Mingmin.Artificial bee bee colony algorithm[J].Control Theory Applications, colony algorithm based on local search[]].Control and De- 2011,28(2):266-272. cision,2014,29(1):123-128 作者简介： [14]彭泓，丁玉成.基于遗传交叉因子的蝙蝠算法的改进 彭晓华，女，1963年生，教授，博士， [J].激光杂志，2015,36(2)：23-26. 主要研究方向为煤层瓦斯渗流理论研 PENG Hong,DING Yucheng.Improved bats algorithm op- 究、智能控制理论方法与应用研究。参 timization based on genetic hybrid genes[J].Laser Jour- 加国家自然基金项目2项，主持和参加 nal.2015,36(2):23-26. 省教育厅科学研究基金项目各一项，主 [15]GAO Weifeng,LIU Sanyang.A modified artificial bee colo- 持或参加其他科研项目10余项。通过 ny algorithm [J].Computers Operations Research, 省市和学校鉴定的科研课题多项，获科研成果10余项。发 2012,39(3):687-697. 表学术论文20余篇。 [16]OMKAR S N,SENTHILNATH J,RAHUL K,et al.Arti- ficial bee colony (ABC)for multi-objective design optimi- zation of composite structures[].Applied Soft Compu- 刘利强，男，1988年生，硕士研究 ting,2011,11(1):489-499. 生，主要研究方向为智能检测与故障诊 [17]KARABOGA D,AKAY B.Artificial bee colony (ABC)al- 断。 gorithm on training artificial neural networks [C]//Pro- ceedings of IEEE 15th Signal Processing and Communica- tions Applications.Eskisehir:IEEE,2007:1-4.１５０２⁃１５０９． ［１１］王辉． 改进的蜂群算法［ Ｊ］． 计算机工程与设计， ２０１１， ３２（１１）： ３８６９⁃３８７２． ＷＡＮＧ Ｈｕｉ． Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ， ２０１１， ３２（１１）： ３８６９⁃ ３８７２． ［１２］王辉． 一种带共享因子的人工蜂群算法［ Ｊ］． 计算机工 程， ２０１１， ３７（２２）： １３９⁃１４２． ＷＡＮＧ Ｈｕｉ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｉｔｈ ｓｈａｒｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１１， ３７ （ ２２）： １３９⁃ １４２． ［１３］刘三阳， 张平， 朱明敏． 基于局部搜索的人工蜂群算法 ［Ｊ］． 控制与决策， ２０１４， ２９（１）： １２３⁃１２８． ＬＩＵ Ｓａｎｙａｎｇ， ＺＨＡＮＧ Ｐｉｎｇ， ＺＨＵ Ｍｉｎｇｍｉｎ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌｏｃａｌ ｓｅａｒｃｈ［Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅ⁃ ｃｉｓｉｏｎ， ２０１４， ２９（１）： １２３⁃１２８． ［１４］彭泓， 丁玉成． 基于遗传交叉因子的蝙蝠算法的改进 ［Ｊ］． 激光杂志， ２０１５， ３６（２）： ２３⁃２６． ＰＥＮＧ Ｈｏｎｇ， ＤＩＮＧ Ｙｕｃｈｅｎｇ． Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂａｔｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｐ⁃ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅｔｉｃ ｈｙｂｒｉｄ ｇｅｎｅｓ ［ Ｊ］． Ｌａｓｅｒ Ｊｏｕｒ⁃ ｎａｌ， ２０１５， ３６（２）： ２３⁃２６． ［１５］ＧＡＯ Ｗｅｉｆｅｎｇ， ＬＩＵ Ｓａｎｙａｎｇ． Ａ ｍｏｄｉｆｉｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏ⁃ ｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｊ ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ＆ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２０１２， ３９（３）： ６８７⁃６９７． ［１６］ ＯＭＫＡＲ Ｓ Ｎ， ＳＥＮＴＨＩＬＮＡＴＨ Ｊ， ＲＡＨＵＬ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ａｒｔｉ⁃ ｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ （ＡＢＣ） ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｐｔｉｍｉ⁃ ｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ［ Ｊ］． Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｏｆｔ Ｃｏｍｐｕ⁃ ｔｉｎｇ， ２０１１， １１（１）： ４８９⁃４９９． ［１７］ＫＡＲＡＢＯＧＡ Ｄ， ＡＫＡＹ Ｂ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ （ＡＢＣ） ａｌ⁃ ｇｏｒｉｔｈｍ ｏｎ ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ １５ｔｈ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａ⁃ ｔｉｏｎｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｅｓｋｉｓｅｈｉｒ： ＩＥＥＥ， ２００７： １⁃４． ［１８］ＫＡＲＡＢＯＧＡ Ｎ． Ａ ｎｅｗ ｄｅｓｉｇｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｄｉｇｉｔａｌ ＩＩＲ ｆｉｌｔｅｒｓ ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｒａｎｋｌｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， ２００９， ３４６（４）： ３２８⁃３４８． ［１９］王瑞琪， 李珂， 张承慧． 基于混沌多目标遗传算法的微 网系统容量优化［ Ｊ］． 电力系统保护与控制， ２０１１， ３９ （２２）： １６⁃２２． ＷＡＮＧ Ｒｕｉｑｉ， ＬＩ Ｋｅ， ＺＨＡＮＧ Ｃｈｅｎｇｈｕｉ． Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌ⁃ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ ｃａｐａｃｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｈａｏｔｉｃ ｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃ⁃ ｔｉｖｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｊ］． Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ， ２０１１， ３９（２２）： １６⁃２２． ［２０］暴励， 曾建潮． 一种双种群差分蜂群算法［Ｊ］． 控制理论 与应用， ２０１１， ２８（２）： ２６６⁃２７２． ＢＡＯ Ｌｉ， ＺＥＮＧ Ｊｉａｎｃｈａｏ． Ａ ｂｉ⁃ｇｒｏｕｐ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［ Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｔｈｅｏｒｙ ＆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２０１１， ２８（２）： ２６６⁃２７２． 作者简介： 彭晓华，女，１９６３ 年生，教授，博士， 主要研究方向为煤层瓦斯渗流理论研 究、智能控制理论方法与应用研究。 参 加国家自然基金项目 ２ 项，主持和参加 省教育厅科学研究基金项目各一项，主 持或参加其他科研项目 １０ 余项。 通过 省市和学校鉴定的科研课题多项，获科研成果 １０ 余项。 发 表学术论文 ２０ 余篇。 刘利强，男， １９８８ 年生，硕士研究 生，主要研究方向为智能检测与故障诊 断。 第 ６ 期 彭晓华，等：混沌搜索策略的改进人工蜂群算法 ·９３３·