【摘 要】
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针对人工蜂群算法收敛速度较慢和容易早熟的缺点,提出一种基于改进收益度的人工蜂群算法。采用分段函数的方法计算收益度,加大收益度之间的区别,更容易选中位置更好的蜜蜂进
【机 构】
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开封大学信息工程学院,中国矿业大学安全工程学院
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针对人工蜂群算法收敛速度较慢和容易早熟的缺点,提出一种基于改进收益度的人工蜂群算法。采用分段函数的方法计算收益度,加大收益度之间的区别,更容易选中位置更好的蜜蜂进行更新;借鉴粒子群思想,在观察蜂的更新公式中增加全局最优个体的信息反馈,加快人工蜂群算法的收敛速度。在8个测试函数上的仿真和对比实验结果表明,在30维上有7个函数的测试结果优于其它算法,在5个函数上的T测试结果有显著提高,在函数维数加到60维时仍然有7个函数测试结果优于其它算法,将函数维数进一步加大到100维函时,该算法依然具有很强的鲁棒性和处理
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