基于精英蜂群搜索策略的人工蜂群算法

马卫; 孙正兴

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针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、求解精度不高、容易陷入局部最优等问题,利用蜂群觅食过程中先由侦察蜂进行四处侦察食物,并利用蜂群搜索构建精英群体指导蜂群觅食寻优.据此,提出了一种模拟侦察蜂侦察觅食行为的基于精英蜂群搜索策略的连续优化算法.算法利用构建精英蜂群策略、改进侦察蜂搜索机制以及基于目标函数值选择寻优三个主要策略加强算法的搜索机制.数值实验表明,所提算法不仅寻优精度和寻优率非常高,且收敛速度快,并能适于高维空间的优化问题.

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来源
《计算机应用》 |2014年第8期|2299-2305|共7页
作者
马卫; 孙正兴;
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作者单位

南京旅游职业学院酒店管理学院;

南京211100;

南京大学计算机科学与技术系;

南京210093;

南京大学计算机科学与技术系;

南京210093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
侦察蜂; 精英蜂群; 人工蜂群算法; 全局侦察; 函数优化;

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