【摘 要】
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针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群（hybrid bee colony,HBC）算法。将人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法局部收敛性与模拟退火（simul
【机 构】
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北京科技大学东凌经济管理学院复杂系统故障预测和管理研究所
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针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群（hybrid bee colony,HBC）算法。将人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法局部收敛性与模拟退火（simulated annealing,SA）算法全局收敛性结合,为ABC算法提供了一种新机制。根据SA算法中Metropolis接受准则,通过调整温度依概率确定全局最优解的替代值,并利用全局最优解的替代值和个体极值来改进ABC算法的引领蜂搜索模式。其次,改进侦察蜂搜索方式,根据迭代次数非线性减小
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