一种思维进化蜂群算法

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摘 要： 人工蜂群算法（ＡＢＣ）是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法，已成功用于解决许多优化问 题．为有效改善 ＡＢＣ算法的性能，文章结合思维进化的思想提出了一种思维进化蜂群算法（ＭＥＡＢＣ），该算法通过学习 和按维更新策略对 ＡＢＣ算法进行了改进，并对改进算法的收敛性进行了分析．通过四个标准测试函数的仿真实验，验 证了 ＭＥＡＢＣ算法能有效避免早熟收敛，全局优化能力和收敛速率都有显著提高．

9 q$ h4 F% s; x. L2 ~& L4 w. J$ h; X 关键词： 全局优化；人工蜂群算法；思维进化算法；收敛性
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3 I2 K# M  C1 h; ]1 w- n; y       群智能优化算法是目前用来研究解决复杂优化问 题的热点算法，人工蜂群算法［１］（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙ， ＡＢＣ）是继蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法之后的 一种模拟蜜蜂觅食行为的随机优化算法．该算法由于其 计算形式简洁，易于实现等优点，已被应用于解决函数 的数值优化［２～４］和组合优化［５，６］问题，并被广泛应用于 人工神经网络训练［７，８］、网络及路径规划［９，１０］、生产调 度［１１～１３］、信号处理［１４］等不同领域．


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2021-2-9 14:46 上传

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一种思维进化蜂群算法 ,我先收藏了。