多种群粒子群与人工蜂群融合的改进算法

摘要：

为解决粒子群算法在解决多峰问题时容易陷入局部最优的问题,对粒子群算法和人工蜂群算法进行研究,提出一种新的融合算法.采用多种群粒子群方法进化,每次进化后将各子群中的最优粒子重新组合一个新的群体,利用人工蜂群模式进化得到全局最优个体;将全局最优个体反馈到粒子群各子群的进化模式中,以提高算法的收敛速度.将10个测试函数的仿真结果与一些改进的粒子群和标准人工蜂群算法进行了比较,比较结果表明,融合算法有7个测试函数的测试效果最好,其中4个为单峰函数,3个为多峰函数;该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.

关键词：粒子群算法、人工蜂群算法、融合算法、群体智能算法、人工智能

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目51205372;河南省科技厅科技攻关基金项目112102210445

在线出版日期：2014-07-28（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：2250-2254