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Cooperative Co-evolutionary Artificial Bee Colony Algorithm Based on Hierarchical Communication Model

机译：基于分层通信模型的协同协同进化人工蜂群算法

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Canonical Artificial bee colony (ABC) algorithm with a single species is insufficient to extend the diversity of solutions and may be trapped into the local optimal solution. This paper proposes a new co-evolutionary ABC algorithm (HABC) based on Hierarchical communication model (HCM). HCM combines advantages of global and local communication pattern. With adjustment strategies on species and groups, HCM can reduce the computational complexity dynamically. Performance tests show that the HABC algorithm exhibit good performance on accuracy, robustness and convergence speed. Compared with ABC and Integrated co-evolution algorithm (IABC), HABC performs better in solving complex multimodal functions.
机译：具有单一物种的规范人工蜂群（ABC）算法不足以扩展解决方案的多样性，并且可能会陷入局部最优解决方案中。提出了一种基于层次通信模型（HCM）的协同进化ABC算法（HABC）。 HCM结合了全球和本地通信模式的优势。通过对物种和种群的调整策略，HCM可以动态降低计算复杂度。性能测试表明，HABC算法在准确性，鲁棒性和收敛速度方面表现出良好的性能。与ABC和集成协同进化算法（IABC）相比，HABC在解决复杂的多峰函数方面表现更好。

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