【摘 要】
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针对人工蜂群算法传统搜索策略在求解高维复杂函数时收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的人工蜂群算法（IABC）.该算法在引领蜂的搜索策略中借鉴了差分进化算
【机 构】
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南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院
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针对人工蜂群算法传统搜索策略在求解高维复杂函数时收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的人工蜂群算法（IABC）.该算法在引领蜂的搜索策略中借鉴了差分进化算法DE/best/1变异操作模式;在跟随蜂的搜索策略中借鉴了生物界中雁群的飞行特征,同时基于目标函数值进行选择寻优,能较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力.通过对15个基准函数的仿真实验及与其他改进算法进行比较,发现该算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.
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