【摘 要】
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针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在搜索初期收敛速度过快、易陷入局部最优解、未能充分结合搜索过程中的反馈信息,同时人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法存在初
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,山口大学东亚研究科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502430,61562015);广西自然科学重点基金项目(2015GXNSFDA139038);浙江理工大学521人才培养计划项目
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针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在搜索初期收敛速度过快、易陷入局部最优解、未能充分结合搜索过程中的反馈信息,同时人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法存在初期寻优速度缓慢、局部搜索具有很大随机性等问题,对遗传算法和人工蜂群算法分别进行了改进,并将改进后的两种算法进行融合,实现两者的优势互补,提出了一种自适应遗传-人工蜂群(improved adaptive genetic-artificial bee colony,IAG-ABC)算法;采用路径覆盖信
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