【摘 要】
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人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)是一种模仿蜜蜂采蜜行为的新兴的群智能优化技术。侦察蜂作为人工蜂群的成员之一,进行随机搜索以找到蜜源。为了弄清楚侦
【机 构】
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东华大学旭日工商管理学院,广西民族大学信息科学与工程学院,广西大学计算机与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971020);广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室开放基金资助项目(2012HCI09);广西民族大学重点科研资助项目(2012MDZD035)
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人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)是一种模仿蜜蜂采蜜行为的新兴的群智能优化技术。侦察蜂作为人工蜂群的成员之一,进行随机搜索以找到蜜源。为了弄清楚侦察蜂在ABC中的作用,本文首先分析ABC的生物学机理和主要处理步骤,然后研究当问题维数、种群规模、limit值和最大循环次数等4个控制参数取不同值时对无侦察蜂ABC、单侦察蜂ABC与多侦察蜂ABC性能的影响。实验结果表明,在绝大多数情况下,多侦察蜂ABC求解5个著名的基准函数获得的解优于单侦察蜂ABC和无侦察蜂ABC,而单侦察蜂ABC获得的解优于无侦察蜂ABC。此外,由于这3种算法的搜索复杂度是同阶的,在相同条件下其运行时间相差不大,这充分说明了侦察蜂实施随机勘探过程确实对ABC的性能具有积极意义。
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