基于混合搜索的多種群人工蜂群算法
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標簽:蜂群算法(2555)
針對經典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索機制單一、群體全局搜索與局部搜索運算耦合性較高的問題,提出一種基于混合搜索的多種群人工蜂群( MPABC)算法。首先,將種群按照適應度值進行排序,得到一個有序隊列,進而將其劃分為隨機子群、核心子群和平衡子群三類有序子群;其次,針對不同子群結合相應的個體選擇機制與搜索策略,構建出不同的差異向量;最后,在群體的搜索過程中,通過三類子群實現對具有不同適應度函數值個體的有效控制,來增強群體全局搜索和局部搜索的平衡能力。通過對16個標準測試函數進行仿真實驗并與具有可變搜索策略的人工蜂群( ABCVSS)算法、基于選擇概率的改進人工蜂群(MABC)算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群( PS-MEABC)算法、基于符號函數的多搜索策略人工蜂群(MSSABC)算法和優化高維復雜函數的改進人工蜂群(IABC)算法共五種典型的蜂群算法進行了對比,實驗結果顯示MPABC具有較好的優化效果;與ABC算法相比,MPABC在求解高維(100維)復雜問題上的收斂速度提高了約23%,且求解精度更優。
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