【摘 要】
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针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于随机搜索策略的人工蜂群算法(RMABC).首先,采用随机选择的方式进行变异和扰动操作,增加种群的多样
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针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于随机搜索策略的人工蜂群算法(RMABC).首先,采用随机选择的方式进行变异和扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力;其次,改变侦察蜂阶段的搜索策略,将limit次不更新的蜜源替换为它的反向蜜源,加快算法的收敛速度.选取9个标准测试函数进行数值仿真实验,结果表明本文提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,对复杂的数值优化问题寻优效果很好.
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