【摘 要】
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针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进算法。首先,设计新的选择策略和交叉策略,使群体快速向最优
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针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进算法。首先,设计新的选择策略和交叉策略,使群体快速向最优解靠近;然后,鉴于控制侦查蜂行为的参数难于确定,且对算法性能影响较大,提出了基于反向学习的变异策略代替侦查蜂行为,同样达到避免陷入局部最优的效果。通过对10个标准测试函数的仿真表明,改进算法几乎都可以得到各测试函数的全局最优解,而且收敛速度快、鲁棒性好。改进性能明显优于现有人工蜂群算法。
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