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《计算机应用与软件》2016,(1)
为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。 相似文献
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针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。 相似文献
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针对人工蜂群算法中存在的收敛速度慢、寻优精度低的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将自适应趋向性加入雇佣蜂的搜索方案中,同时在观察蜂的搜索方案中加入引导因子。通过雇佣蜂对优秀蜜源的动态趋向搜索以及观察蜂在引导因子引领下的协同搜索,显著提高了算法的局部搜索能力。基于八个标准测试函数的仿真结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法在寻优精度和收敛速度方面均有明显提升。 相似文献
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针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。 相似文献
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为了克服人工蜂群算法存在的早熟收敛、后期收敛速度变慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化算法的混合人工蜂群算法(PABC).对陷入局部极值的雇佣蜂,采用粒子群优化算法对其重新进行初始化.粒子群优化算法具有很强的全局搜索性能,能使陷入局部极值的雇佣蜂尽快摆脱局部约束.测试函数的计算结果表明,改进的人工蜂群算法大大提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度方面均优于基本蜂群算法. 相似文献