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A Novel Artificial Bee Colony Algorithm for Function Optimization

机译：一种新的优化功能的人工蜂群算法

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摘要

It is known that both exploration and exploitation are important in the search equations of ABC algorithms. How to well balance the two abilities in the search process is still a challenging problem in ABC algorithms. In this paper, we propose a novel artificial bee algorithm named as "NABC," by incorporating the information of the global best solution into the solution search equation of the onlookers stage to improve the exploitation. At the same time, we improve the search equation of the employed bees to keep the exploration. The experimental results of NABC tested on a set of 11 numerical benchmark functions show good performance and fast convergence in solving function optimization problems, compared with variant ABC, DE, and PSO algorithms. The application of NABC on solving five standard knapsack problems shows its effectiveness and practicability.
机译：众所周知，探索和开发在ABC算法的搜索方程式中都非常重要。如何在搜索过程中很好地平衡这两种能力仍然是ABC算法中的一个难题。在本文中，我们通过将全局最佳解的信息纳入围观者阶段的解搜索方程中，提出了一种新的人工蜂算法，称为“ NABC”，以提高开发效率。同时，我们改进了所用蜜蜂的搜索方程，以保持探索。与变异ABC，DE和PSO算法相比，NABC在11个数值基准函数集上进行测试的实验结果显示出在解决函数优化问题方面的良好性能和快速收敛性。 NABC在解决五个标准背包问题中的应用表明了其有效性和实用性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第7期|129271.1-129271.10|共10页
  • 作者

    Zhang Song; Liu Sanyang;

  • 作者单位

    Xidian Univ, Sch Math & Stat, Xian 710071, Peoples R China.;

    Xidian Univ, Sch Math & Stat, Xian 710071, Peoples R China.;

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