自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法
为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优.
人工蜂群算法、混沌理论、Tent映射、自适应搜索、锦标赛选择策略
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61373063,61233011,61125305;湖南省科技计划资助项目2013FJ4217;湖南省教育厅资助科研项目13C086
2015-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1502-1509
