结合JADE和CoDE差分算子的人工蜂群算法

摘要：

人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱.与此相反,差分进化(DE)具有良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱.鉴于此,提出了ABC和DE结合算法——AMDABC.AMDABC遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段.在雇用蜂阶段引入了两个DE算子(JADE算子、CoDE算子),同时给出两个控制参数,根据控制参数的值自适应地交替执行CoDE算子、JADE算子或ABC搜索方程,以达到全局探索能力和局部利用能力的平衡.在跟随蜂阶段,同样结合JADE差分算子产生候选解,以更好地解决ABC算法局部利用能力弱的问题.在19个标准函数上的实验结果表明,AMDABC算法性能优于典型ABC算法、典型DE算法、典型ABC和DE结合算法.

关键词：人工蜂群算法(ABC)、差分进化、全局优化、混合框架

所属期刊栏目：13

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61300098;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No.2572017CB33

在线出版日期：2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2103-2116