一种增强局部搜索能力的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法初始化群体分布不均匀和局部搜索能力弱的问题,本文提出了一种增强局部搜索能力的人工蜂群算法（ESABC）。首先,在种群初始化阶段采用高维洛伦兹混沌系统,得到遍历性好、有规律的初始群体,避免了随机初始化的盲目性。然后,采用基于对数函数的适应度评价方式,以增大种群个体间差异,减小选择压力,避免过早收敛。最后,在微分进化算法的启发下,提出了一种新的搜索策略,采用当前种群中的最佳个体来引导下一代的更新,以提高算法的局部搜索能力。通过对12个经典测试函数的仿真实验,并与其他经典的改进人工蜂群算法对比,结果表明:本文算法具有良好的寻优性能,无论在解的精度还是收敛速度方面效果都有所提高。     

多种群协方差学习差分进化算法

种群多样性与交叉算子在差分进化(DE)算法求解全局优化问题中具有重要作用,该文提出一种多种群协方差学习差分进化(MCDE)算法。首先,采用多种群机制的种群结构,利用每一子种群结合相应的变异策略保证进化过程个体多样性。然后,通过种群间的协方差学习,为交叉操作建立一个适当旋转的坐标系统;同时,使用自适应控制参数来平衡种群的勘测与收敛能力。最后,在单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的25个基准测试函数上进行测试,并同其他先进的进化算法对比,实验结果表明该文算法相较于其他算法在求解全局优化问题上达到最优效果。