【摘 要】
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目的 解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法 而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61503112);安徽省高校自然科学重点基金项目(KJ2018A0827,KJ2017A624);安徽省2017年省级质量工程的新工科研究与实践项目:“新工科创新创业人才的多方协同育人模式探索与实践研究”(2017xgkxm80)
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目的 解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法 而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化的NP-Hard问题,故提出了基于离散优化问题的人工蜂群算法(DABC)。首先,采用二进制编码方法,改进解的编码形式;其次,使用多维邻域搜索策略改进ABC算法的搜索策略,并在雇佣蜂阶段引入高斯变异,保持种群的多样性,加快算法的收敛速度。在侦察蜂阶段引入柯西变异算子,以增强算法的全局搜索能力,避免算法在迭代时陷入局部最优,进一步提高算法的效率和
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