【摘 要】
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在粒子群算法和鲸鱼群算法等进化算法中,代际之间的信息传递仅限于相邻2代个体之间,导致全局搜索参考信息单一,难以探索所有可行搜索区域并获得最优结果。本文提出一种全新的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872126)
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在粒子群算法和鲸鱼群算法等进化算法中,代际之间的信息传递仅限于相邻2代个体之间,导致全局搜索参考信息单一,难以探索所有可行搜索区域并获得最优结果。本文提出一种全新的启发式算法:非洲蜂优化算法,该算法模拟了非洲蜂种群在迁徙过程中遇到威胁时的反应模式、蜂王的指令模式与记忆模式,借此实现最优化求解。为了验证非洲蜂优化算法的有效性,本文选择23种标准函数进行了对比实验,实验结果表明非洲蜂优化算法在保留较高收敛速度的同时,也保证了较好的收敛精度。
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