【摘 要】
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人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿生智能优化方法.云模型是用自然语言值表示的某个定性概念T,与其定量表示之间的不确定性的转化模型,它是概率论和模糊数学的
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人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿生智能优化方法.云模型是用自然语言值表示的某个定性概念T,与其定量表示之间的不确定性的转化模型,它是概率论和模糊数学的有机结合.正态云具有稳定倾向性和普适性,是经常被使用的一种云模型.原始的人工蜂群算法在解空间中寻找全局最优解的能力比较强(探索过程),但利用先前的解来寻找更好解的能力比较差(开采过程).针对这些问题,本文利用云模型对定性定量之间的不确定关系有转化能力的特点,将原始人工蜂群算法进行改进以增强其解的开采能力,并在提高算法的收敛速度的同时较大程度地避免过早收敛.首先利用正态云算子代替原算法中跟随蜂的轮盘赌选择机制；其次利用正态云算子代替跟随蜂的更新公式；最后利用Y条件云发生器代替侦察蜂的搜索公式.对13个基准函数的测试结果表明,基于云模型的改进人工蜂群算法的求解速度以及求得解的精度都在一定程度上优于原算法以及一些新近提出的改进人工蜂群算法.
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