求解函数优化问题的改进的人工蜂群算法

作者：葛宇; 梁静; 王学平; 谢小川

来源：计算机科学, 2013, (08): 252-257.

• 人工蜂群算法
• 早熟收敛
• 逃逸指标
• 选择机制
• 逃逸算子 Artificial bee colony algorithm
• Premature convergence
• Escape index
• Selection scheme
• Escape operator

为提高人工蜂群算法求解复杂函数优化问题的性能,分析了算法中侦察蜂逃逸行为的不足,并对其进行改进:定义了逃逸指标,使其能准确地反映个体状态对算法早熟的影响;重新设计选择机制,让侦察蜂不需要参数控制,能自适应地选择可能导致算法早熟收敛的个体执行逃逸操作;改进了逃逸算子,降低了逃逸操作的盲目性。通过9个典型测试问题的实验结果表明:在指定误差精度下,本改进算法均能有效收敛;同时与基本人工蜂群算法和已有的典型改进相比,本改进算法在收敛精度和速度上均有明显提高。说明提出的改进策略能有效提高算法求解复杂函数优化问题的能力。

• 出版日期2013
• 单位成都工业学院; 四川师范大学