一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法

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为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法.该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中,并且跟随蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高. In order to overcome the shortcomings of artificial bee colony algorithm in solving function optimization problems such as low convergence precision and slow convergence speed, this paper proposes an efficient artificial bee colony algorithm to solve the function optimization problem. The trend operation is introduced into the local search strategy following the bee and the local search is performed around the current optimal solution after the bee hives undergoes the dimensional variation of the hive.At last, six standard test functions The simulation results show that compared with the basic artificial bee colony algorithm, the improved artificial bee colony algorithm improves the precision and convergence speed of the optimization.
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