基于多种群组合策略的人工蜂群算法

摘要：

针对标准人工蜂群(ABC)算法存在开发能力弱、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于多种群组合策略的ABC算法.首先,将异维协同和多维匹配的更新机制引入搜索方程;然后,针对雇佣蜂和跟随蜂分别设计了两种组合策略,组合策略是由侧重于广度探索和深度开发的两个子策略构成.在跟随蜂阶段,将种群划分为自由子集和非自由子集,并使属于不同子集的个体采用不同的子策略,从而平衡算法的探索与开发能力.通过15个标准测试函数将所提改进ABC算法与标准ABC算法和其他3种改进ABC算法进行仿真对比,结果表明所提算法在低维和高维问题中都具有更好的寻优性能.

关键词：人工蜂群算法;更新机制;组合策略;种群划分;平衡

所属期刊栏目：41

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3113-3119