【摘 要】
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优化问题根据变量的类型可分为离散优化问题和连续优化问题。近年来,一些学者提出了诸多智能算法来解决优化问题。针对人工蜂群算法在求解连续优化问题中存在收敛速度较慢和
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优化问题根据变量的类型可分为离散优化问题和连续优化问题。近年来,一些学者提出了诸多智能算法来解决优化问题。针对人工蜂群算法在求解连续优化问题中存在收敛速度较慢和易陷入局部最优的缺陷。OPIABC(Artificial bee colony with one-position inheritance)算法做了一些改进。为进一步提高人工蜂群算法在求解连续优化问题时的性能,本文在OPIABC算法基础之上,采用基于群体进化的思想指导侦查蜂觅食的方法,在侦查蜂阶段通过引入参数来对搜索步长进行调整,并结合群体已知的一些信息对群体的搜索方向进行调整,提出了改进的人工蜂群算法,以促进蜂群尽快发现有效蜜源,对应到算法上就是提升算法收敛速度。然后利用两组基准测试函数,将改进的新算法与原算法和相关算法进行对比试验,通过对实验数据的比对分析,证明了改进后的算法在求解连续优化问题的实参函数上,无论是收敛速度还是函数最优值都表现出更优越的性能。
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