一种简单高效的改进人工蜂群优化算法

摘要：

人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法是一种新型的仿生智能优化算法.与其他仿生智能优化算法相比,ABC算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高其收敛速度和优化求解精度.为此,本文提出一种简单而高效的改进ABC算法,将统计学中的正态分布理论引入ABC算法的优化求解过程.首先,提出基于正态分布的蜜源初始化策略,提高了初始化过程的目的性,为后续搜索提供了精度保障.进而对搜索公式中的基础位置和缩放因子进行改进,提出了基于正态分布的搜索策略.该策略在扩大搜索范围的同时,使搜索更新过程更具目的性,从而在有效防止陷入局部收敛的同时,提高了优化求解速度.针对高维复杂Benchmark函数的测试实验结果表明,所提出算法的改进策略简单有效,其收敛速度和求解精度更高.

关键词：人工蜂群算法、正态分布、初始化策略、搜索策略

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61401307;中国博士后科学基金2014M561184;天津市应用基础与前沿技术研究计划15JCYBJC17100;天津市科技特派员项目16JCTPJC48400

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：721-730