多策略混合搜索的人工蜂群算法

摘要：

为解决基本人工蜂群算法收敛速度慢、开发能力不足的问题,提出多策略混合搜索的人工蜂群算法.在雇佣蜂阶段采用两个具有不同探索与开发特征的搜索策略,分配不同的混合比例,增加种群多样性;观察蜂阶段将精英解作为搜索起点,修改食物源选择方式,加快种群收敛.利用不同搜索策略的不同特征,以及合适的混合比例,实现算法在探索与开发之间的平衡.22个标准函数测试集的实验对比结果表明,提出算法在搜索精度、稳定性、收敛速度方面均优于其它算法.

关键词：人工蜂群算法、混合搜索、搜索策略、高斯分布、精英解、探索与开发、混合比例

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省自然科学基金项目2017054767

在线出版日期：2020-10-14（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：2530-2537