改进人工蜂群算法求解非线性方程组

摘要：

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点，通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用，提出了一种改进的人工蜂群算法。该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量，从而加快算法的收敛速度，并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足，提高算法的搜索能力。最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上，测试改进算法的性能。结果表明，改进的算法能够有效避免陷入局部最优，并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。

关键词：群智能、非线性方程组、人工蜂群算法、差分进化、随机向量

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育厅自然科学基金资助项目KJ2013A009, KJ2012B038;安徽省优秀青年人才基金资助项目2011SQ RL018;安徽大学青年科学研究基金资助项目KJQN1015;安徽大学研究生学术创新基金资助项目10117700175

在线出版日期：2014-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：16-23