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A Modification Artificial Bee Colony Algorithm for Optimization Problems

机译：一种优化问题的改进人工蜂群算法

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摘要

This paper presents a modified artificial bee colony algorithm (MABC) for solving function optimization problems and control of mobile robot system. Several strategies are adopted to enhance the performance and reduce the computational effort of traditional artificial bee colony algorithm, such as elite, solution sharing, instant update, cooperative strategy, and population manager. The elite individuals are selected as onlooker bees for preserving good evolution, and, then, onlooker bees, employed bees, and scout bees are operated. The solution sharing strategy provides a proper direction for searching, and the instant update strategy provides the newest information for other individuals; the cooperative strategy improves the performance for high-dimensional problems. In addition, the population manager is proposed to adjust population size adaptively according to the evolution situation. Finally, simulation results for optimization of test functions and tracking control of mobile robot system are introduced to show the effectiveness and performance of the proposed approach.
机译：本文提出了一种改进的人工蜂群算法（MABC），用于解决功能优化问题和移动机器人系统的控制。采取了几种策略来提高性能并减少传统人工蜂群算法的计算量，例如精英，解决方案共享，即时更新，协作策略和种群管理器。选择精英个体作为围观蜂以保持良好的进化，然后操作围观蜂，受雇蜂和侦察蜂。解决方案共享策略为搜索提供了正确的方向，即时更新策略为其他个人提供了最新信息；合作策略提高了高维问题的性能。另外，建议人口管理者根据进化情况自适应地调整人口规模。最后，介绍了用于优化测试功能和跟踪控制的移动机器人系统的仿真结果，以证明该方法的有效性和性能。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第5期|581391.1-581391.14|共14页
  • 作者

    Liang Jun-Hao; Lee Ching-Hung;

  • 作者单位

    Natl Chung Hsing Univ, Dept Mech Engn, Taichung 402, Taiwan.;

    Natl Chung Hsing Univ, Dept Mech Engn, Taichung 402, Taiwan.;

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