平衡搜索的改进人工蜂群算法

摘要：

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.

关键词：人工蜂群算法、局部搜索、群智能算法、适应度评价、搜索策略

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61203242;福建省物联网云计算平台建设资助项目2013H2002;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目1511322003

在线出版日期：2019-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：128-132