【摘 要】
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为了解决人工蜂群（ABC）算法在用于函数优化时所具有的局部探索能力不强、收敛精度不高的问题,提出一种基于中心解的人工蜂群算法。该算法结合中心解和当前最优候选解的优点,并
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为了解决人工蜂群（ABC）算法在用于函数优化时所具有的局部探索能力不强、收敛精度不高的问题,提出一种基于中心解的人工蜂群算法。该算法结合中心解和当前最优候选解的优点,并将中心解引入到跟随蜂的局部变异策略中。跟随蜂采用轮盘赌的形式,选择某些适应度值较好的蜜源,在雇佣蜂中心解的基础上深度局部寻优,并在每次迭代中逐维更新蜜源每一维度的值。为了验证该算法的有效性,选择六个基准测试函数对三种算法进行仿真对比实验。与标准ABC算法和Best-so-far ABC算法相比,改进的ABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别
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