论文部分内容阅读
人工蜂群算法是受现实中蜂群的行为启发而提出的。在人工蜂群算法中,群体的解是依靠雇佣蜂和待工蜂的邻域信息产生的。标准的人工蜂群算法作为一种新的群体最优方法,在寻找全局最优解的时候易陷入局部最优。本文基于遗传算法和人工蜂群算法提出了一种新的混合算法：遗传蜂群算法。新的算法是在人工蜂群算法的基础上引入了交叉和变异算子,增强了算法求解最优问题的能力。文章最后将新算法分别用于解旅行商问题和函数优化问题进行仿真,仿真结果与其它方法进行比较证明了算法的有效性。