【摘 要】
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提出一种基于粒子群（PSO）和人工蜂群算法（ABC）相结合的新型混合优化算法——PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工
【机 构】
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南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院
【基金项目】
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泰州市科技发展计划项目, 泰州市社会发展计划项目（2011044）资助
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提出一种基于粒子群（PSO）和人工蜂群算法（ABC）相结合的新型混合优化算法——PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。
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