优化的马尔可夫链人工蜂群算法

摘要：

分析人工蜂群算法(ABC)及其改进算法的不足,通过验证人工蜂群算法解空间在时间维度上的马尔可夫性,提出将ABC算法分为两个阶段的improved Markov ABC(IMABC)算法.第一阶段运行ABC算法得出初始解空间,第二阶段利用马尔可夫链对第一阶段产生的解空间进行重构,并进一步预测新解.IMABC算法减少了人工蜂群算法的随机性,同时避免了因依赖某一最优值导致的算法早熟.给出了IMABC算法的伪代码,并对其收敛复杂度和寻优能力进行了分析.将IMABC算法、GABC算法和ABC算法在9个典型测试函数上运行,分别比较算法的收敛精度、收敛效率和运行时间,得出IMABC算法优于GABC算法和ABC算法的结论,并通过比较验证了分割参数和解空间维度对函数寻优过程的影响.

关键词：马尔可夫链、人工蜂群算法(ABC)、improved Markov ABC(IMABC)算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP389(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：985-995