增强寻优能力的自适应人工蜂群算法

发布时间：2018-04-14 20:49

  本文选题：人工蜂群算法 + 混沌优化　； 参考：《计算机应用研究》2016年10期

【摘要】：针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,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。
[Abstract]:In order to solve the problem of low convergence precision and slow convergence rate, an improved adaptive artificial bee colony algorithm is proposed.In this algorithm, chaotic sequences are generated by logical self-mapping function to optimize the search behavior of hired bees, and the adaptive step size strategy of the firefly algorithm is introduced to dynamically adjust the search behavior of the bees.Thus, the local search ability of the algorithm is improved.The simulation results based on the standard test function show that the improved artificial bee colony algorithm can improve the optimization accuracy and convergence speed obviously.
【作者单位】： 江南大学电子工程系轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金】：江苏省科技厅产学研联合创新资金资助项目(BY2013015-19) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51323B) 江苏省普通高校研究生实践创新计划资助项目(SJZZ_0148)
【分类号】：TP18

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本文编号：1750956