【摘 要】
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针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到ABC算法中,提出了一种改进的优化算法。混合优化算法在各温度下
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院,长春大学机械与车辆工程学院
【基金项目】
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甘肃农业大学学科建设专项项目(GAU-XKJS-2018-251)
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针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到ABC算法中,提出了一种改进的优化算法。混合优化算法在各温度下依次进行ABC和SA搜索,是一种两层的串行结构。由于ABC提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法。SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止ABC算法陷入局部极小。基于模拟退火的改进人工蜂群算法保持了ABC算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,便于收敛的同时也可以防止算法陷入局部最优解。
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