受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

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受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

刘小龙;董家伟

【期刊名称】《计算机应用研究》 【年(卷),期】2023(40)3

【摘 要】针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。 【总页数】8页(P731-737) 【作 者】刘小龙;董家伟

【作者单位】华南理工大学工商管理学院 【正文语种】中 文 【中图分类】TP301.6 【相关文献】

1.受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用2.受粒子群和差分进化启发的人工蜂群算法3.基于LSSVM和混沌理论改进人工蜂群优化算法的GIS母线接头温


度预测4.基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法5.基于MapReduce和改进人工蜂群算法的并行划分聚类算法

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