【摘 要】
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针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群中,设计了混沌反向解初始化策
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针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群中,设计了混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;其次,在跟随蜂阶段,根据更新前个体最优位置引入量子行为来模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其它改进人工蜂群算法比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析,结果表明该改进算法不仅提高了收敛速度和精度,同时在高维函数优化方面具有一定的优势.
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