求解约束优化问题的一种改进的交叉人工蜂群算法
针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,提出了求解约束优化问题的一种新型人工蜂群算法:为提高算法的开发能力,在采蜜蜂和观察蜂阶段利用约束松弛度来处理等式约束,并采用Kukkonen和Lampinen工作机制改进边界约束处理方法;在侦察蜂阶段引入交叉算子代替侦察阶段的随机搜索,保证种群的多样性,提高算法的收敛速度.一组13个基准函数和4种工程设计问题的测试试验验证了算法的可行性和有效性,改进的交叉的人工蜂群算法在求解约束优化问题时其可开发性、鲁棒性、防局部最优、收敛速度和极值等方面较其他算法更优.
人工蜂群算法、约束优化、约束松弛度、开发能力、交叉算子、收敛速度
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O224(运筹学)
国家自然科学基金项目71271071;安徽省自然科学重点基金项目KJ2017A624,KJ2016A304, KJ2016A308
2017-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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