【摘 要】
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优化问题广泛存在于工程技术领域,如参数误差最小问题、最优分配问题及投资决策问题等.尽管有多种解优化问题的传统方法,但它们对目标的解析性要求较高,己无法满足实际问题的
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优化问题广泛存在于工程技术领域,如参数误差最小问题、最优分配问题及投资决策问题等.尽管有多种解优化问题的传统方法,但它们对目标的解析性要求较高,己无法满足实际问题的求解需求.随着生物科学的发展,研究者通过模拟自然界物种的群体行为,提出了多种智能算法,为解优化问题提供了新途径.特别地,作为解优化问题的典型算法,差分进化算法和人工蜂群算法由于原理简单、参数少且易于实现的特点,受到了学者们的普遍关注.但它们在搜索过程中仍存在收敛速度慢、寻优精度差等缺点.为克服这些不足,本文分别对这两种算法进行改进,主要工作如下:1.针对复合差分进化(CODE)算法中所采用策略的局部搜索能力较弱及种群初始个体的性能较差的缺点,提出一种改进的CoDE算法.首先,采用对立学习对种群进行初始化,改善初始解的性能.其次,为加强算法的局部开发能力,利用精英解信息设计了一个新变异策略,以改进CoDE变异策略池.2.为进一步加强人工蜂群算法的搜索能力及保持群体的多样性,提出了具有贪婪搜索的改进蜂群算法.首先,在雇佣蜂阶段,基于贪婪搜索思想,设计了一个更新策略.该策略既具有较强的全局搜索能力,又改善了局部开发.其次,在瞭望蜂阶段,为实现充分开发食物源和维持蜂群多样性的平衡,设计了一种具有贪婪搜索的组合策略.所提算法有效地改善了寻优精度.用CEC2014的30个测试函数的数值实验,并与已有的智能算法比较,说明了所提算法具有较快收敛度及寻优精度.
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