【摘 要】
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针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,提出了求解约束优化问题的一种新型人工蜂群算法:为提高算法的开发能力,在采蜜蜂和观察蜂阶
【机 构】
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安徽新华学院信息工程学院,合肥工业大学管理学院
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针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,提出了求解约束优化问题的一种新型人工蜂群算法:为提高算法的开发能力,在采蜜蜂和观察蜂阶段利用约束松弛度来处理等式约束,并采用Kukkonen和Lampinen工作机制改进边界约束处理方法;在侦察蜂阶段引入交叉算子代替侦察阶段的随机搜索,保证种群的多样性,提高算法的收敛速度。一组13个基准函数和4种工程设计问题的测试试验验证了算法的可行性和有效性,改进的交叉的人工蜂群算法在求解约束优化问题时其可开发性、鲁棒性、防局部最优、收敛速度和
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