【摘 要】
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针对标准蜂群算法在求解函数优化问题时易陷入局部极优点的缺陷,提出了一种基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法。该算法借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加食物源多样性,通过引入交叉因子增强群体食物源的优良特性,减小陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准蜂群算法提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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针对标准蜂群算法在求解函数优化问题时易陷入局部极优点的缺陷,提出了一种基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法。该算法借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加食物源多样性,通过引入交叉因子增强群体食物源的优良特性,减小陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准蜂群算法提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。
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