【摘 要】
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针对精英人工蜂群算法（ABC-elite）加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种改进算法（EABCelite）.该算法通过在雇佣蜂阶段引入全局最优解加速收敛,同时通过普通个体平衡全局最优解
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,韩山师范学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61373028,No.61672338）
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针对精英人工蜂群算法（ABC-elite）加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种改进算法（EABCelite）.该算法通过在雇佣蜂阶段引入全局最优解加速收敛,同时通过普通个体平衡全局最优解过大的引导作用,因此全局最优解与普通个体的信息都能得到利用而算法仍能较好平衡.在观察蜂阶段引入普通个体避免算法早熟收敛.改进算法在加速收敛与防止早熟之间取得很好的平衡,总体上没有偏向任何方向,增强了ABC-elite的全局搜索能力.实验表明,改进算法的性能显著好于ABC-elite以及最近提出的几种较高水平的改进人工蜂群
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