【摘 要】
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针对人工蜂群算法在更新策略中精度与稳定性不高的问题,提出一种改进的人工蜂群算法。该改进的人工蜂群算法通过增加每次更新维度的个数来改善算法的精度,在文中所选择的每次
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403068),河北省自然科学基金(F2015501097),河北省自然科学基金(F2016501080)
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针对人工蜂群算法在更新策略中精度与稳定性不高的问题,提出一种改进的人工蜂群算法。该改进的人工蜂群算法通过增加每次更新维度的个数来改善算法的精度,在文中所选择的每次更新维度的个数为可行解维数的1/2;同时,该算法选择当前适应值最优的蜂蜜源在其周围进行邻域搜索,避免了由于随机性而带来的算法精度降低问题。最后,比较改进的人工蜂群算法与经典的粒子群算法,通过多个高维测试函数的仿真实验表明,改进的人工蜂群算法比粒子群算法具有更高的精度和稳定性,展现了更好的性能。
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