| 基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法 |
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| 引用本文： | 韩建权,毛力,周长喜.基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法[J].计算机科学与探索,2015(6). |
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| 作者姓名： | 韩建权 毛力 周长喜 |
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| 作者单位： | 江南大学 物联网工程学院 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡,214122 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 人工蜂群算法 局部搜索 当前最优解 混沌 自适应侦查 |
Artificial Bee Colony Algorithm Based on Improved Local Search Strategy |
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| HAN Jianquan,MAO Li,ZHOU Changxi.Artificial Bee Colony Algorithm Based on Improved Local Search Strategy[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2015(6). |
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| Authors: | HAN Jianquan MAO Li ZHOU Changxi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial bee colony algorithm local search current optimal chaotic adaptive detection |
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