基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法

摘要：

针对人工蜂群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺点，提出基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法。首先，在算法中定义狭义中心蜜蜂，并与当前种群最优解进行贪婪选择为种群最优解；其次，用最优解引导算法进行搜索，以增强算法局部搜索能力；再次，在每次迭代时，蜜蜂随机选择若干维度数进行学习，以加速算法收敛。8个经典基准函数的测试结果表明，新算法在收敛速度和解的精度上优于类似改进算法。

关键词：人工蜂群算法、狭义中心、随机向量、收敛速度、全局最优

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61261039，61263029；江西省自然科学基金资助项目20132BAB211031；江西省科技厅科技支撑项目20142BBG70034；南昌市科技计划项目2013HZCG006，2013HZCG011，2014HZZC008；国家级大学生创新创业训练项目201311319004，201311319015；江西省大学生创新创业训练项目2015

在线出版日期：2015-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-55,75