【摘 要】
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基本的人工蜂群算法通过不同角色蜜蜂在对蜜源进行采食过程中进行角色的转变,能够快速地求解问题的最优值,其具有全局寻优能力强、鲁棒性、收敛快等优点.但在接近全局最优解
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基本的人工蜂群算法通过不同角色蜜蜂在对蜜源进行采食过程中进行角色的转变,能够快速地求解问题的最优值,其具有全局寻优能力强、鲁棒性、收敛快等优点.但在接近全局最优解的时候,蜜蜂搜索的速度会明显变慢,易陷入局部最优.针对这些问题,在基本算法的位置更新阶段加入了高斯变异算子和柯西变异算子,提高了算法的收敛速度,增加邻域蜜源的访问概率,使得算法能够有效地跳出局部最优.应用TSP问题对改进后的算法进行仿真验证,结果证实了改进后的算法具有一定有优越性.
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