【摘 要】
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针对人工蜂群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,本文从种群初始化,引入自适应系数和位置更新等三个方面进行改进:(1)种群初始化,通过采用最小距离初始化人工蜂群,
【机 构】
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长江工程大学技术学院,湖北荆州,434020
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针对人工蜂群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,本文从种群初始化,引入自适应系数和位置更新等三个方面进行改进:(1)种群初始化,通过采用最小距离初始化人工蜂群,提高种群多样性;(2)自适应系数,通过加入随机干扰,在一定程度上可以避免算法陷入局部最优;(3)位置更新,提出了一种基于全局引导的位置更新想法,保证种群中的每一个个体既能获得自己的历史最优位置,还可以同时获得整个种群中的当前最优位置,提高了算法的收敛速度.采用4个经典测试函数结果说明本文算法相比基本人工蜂群算法提高了算法的整体性能,降低了算法运行时间,提高了效率.
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