【摘 要】
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针对人工蜂群算法收敛速度慢、容易出现＂早熟＂的缺点,提出了一种混合的人工蜂群算法（hybridartificial bee colony,HABC）。在人工蜂群算法的迭代中引入淘汰规则和新的搜索策略,以
【基金项目】
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国家自然科学基金（60974082）, 中央高校基本科研业务费专项资金（K50510700004）资助课题
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针对人工蜂群算法收敛速度慢、容易出现＂早熟＂的缺点,提出了一种混合的人工蜂群算法（hybridartificial bee colony,HABC）。在人工蜂群算法的迭代中引入淘汰规则和新的搜索策略,以提高算法的收敛速度;同时,为了维护群体的多样性,对种群中的个体采用差分进化。通过对一个调频（frequency-modulated,FM）合成器参数优化问题测试,表明该算法能够有效地克服＂早熟＂现象,提高了全局寻优的能力。将其应用于线性系统逼近问题,仿真实验表明该算法是快速有效的。
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