【摘 要】
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人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有 良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法 AMDABC
【基金项目】
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国家自然科学基金(Grant No.61300098);中央高校基本科研业务费专项基金(Grant No.2572017CB33)
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人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有 良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法 AMDABC。AMDABC 遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段。在雇用蜂阶段引入了两个DE算子 (JADE算子、CoDE算子),同时给出两个控制参数,根据控制参数的值自适应地交替执行CoDE算子、JADE算 子或ABC搜索方程,以达到全局探索能力和局部利用能力的平衡。在跟随蜂阶段,同样结合JADE差分算子
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