【摘 要】
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针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷
【机 构】
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华侨大学工学院,华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心,华侨大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203242),福建省物联网云计算平台建设资助项目(2013H2002),华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511322003).
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针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.
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