【摘 要】
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针对人工蜂群算法易陷入局部最优问题,首先将蜂群算法中的跟随蜂数量翻倍,用其一半采用轮盘赌选择机制更新,保持蜂群沿着蜜源浓度大的方向进化;增加的一半跟随蜂采用反向的轮
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针对人工蜂群算法易陷入局部最优问题,首先将蜂群算法中的跟随蜂数量翻倍,用其一半采用轮盘赌选择机制更新,保持蜂群沿着蜜源浓度大的方向进化;增加的一半跟随蜂采用反向的轮盘赌选择机制,用以维持种群的多样性。其次,将所有未更新计数器次数大于阈值的蜜源对应的引领蜂变成侦察蜂,并对相应蜜源进行更新搜索。最后,求出每一轮迭代后所得蜜源的中心位置,通过中心位置与每个蜜源所在的邻域内产生一新解,再比较适应度值的大小,选择优者。仿真实验证明,该改进算法具有更高的收敛精度和很好的鲁棒性,且增加了算法跳出局部最优的机会,增强了蜂群算法的寻优能力,具有更好的优化性能。
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