【摘 要】
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针对人工蜂群（ABC）算法的不足,以种群收敛程度为依据,结合混沌优化的思想,提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA-CABC）。其基本思想是在原搜索区域的基
【机 构】
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太原科技大学复杂系统与计算智能实验室,长治医学院
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针对人工蜂群（ABC）算法的不足,以种群收敛程度为依据,结合混沌优化的思想,提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA-CABC）。其基本思想是在原搜索区域的基础上,根据每次寻优的结果自适应地调整搜索空间,逐步缩小搜索区域,并利用混沌变量的内在随机性和遍历性跳出局部最优点,最终获得最优解。基于六个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能明显优于基本ABC算法,尤其适合高维的复杂函数的寻优。
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