【摘 要】
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灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)是两种流行且高效的群智能优化算法.GWO具有局部搜索能力强等优势,但存在全局搜索能力弱
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(No.132102110209);河南省高等学校重点科研项目(No.19A520026)
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灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)是两种流行且高效的群智能优化算法.GWO具有局部搜索能力强等优势,但存在全局搜索能力弱等缺陷;而ABC具有全局搜索能力强等优点,但存在收敛速度慢等不足.为实现二者优势互补,提出了一种GWO与ABC的混合算法(Hybrid GWO with ABC,HGWOA).首先,使用静态贪心算法替代ABC雇佣蜂阶段中的动态贪心算法来强化探索能力,同时为弥补其收敛速度降低的不足,提出一种新型
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