精英区域学习的转轴人工蜂群算法
针对人工蜂群(ABC)算法在解决复杂优化问题时容易出现收敛速度慢、开采能力不足的问题,提出了一种精英区域学习的转轴人工蜂群(ERABC)算法.在ERABC算法中,通过执行区域学习方法构建精英池,并利用精英池改进其搜索策略,同时在每一代中以一定的频率对最优解执行转轴法(RM)局部搜索.在20个包含单峰、多峰和偏移函数的基准测试函数上,分析了ERABC算法中改进策略的有效性,并与多种新近的改进ABC算法和演化算法进行了比较实验.实验结果表明,提出的算法在保证精英池中个体多样性的同时加快了算法的收敛速度,RM有效地提高了算法的开采能力.
人工蜂群算法、精英区域学习、搜索策略、转轴法
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61662029,11401267,11461032
2016-10-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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