基于窦性变异的改进人工蜂群白骨顶鸡算法及应用

针对白骨顶鸡算法(COOT)存在求解精度低、收敛速度较慢和易陷入局部最优的问题,该文提出一种基于窦性变异的改进人工蜂群白骨顶鸡算法(ICOOT)。首先,采用精英反向学习策略初始化个体位置,增加初始个体寻优多样性;其次,考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,提出一种以全局最优值引导的改进人工蜂群搜索策略,更新白骨顶鸡个体的位置,以提高COOT的搜索能力和收敛精度;最后,引入窦性变异策略对最优个体进行扰动,一方面使算法能够有效跳出局部最优,另一方面提高最优个体质量。利用12个基准测试函数对ICOOT进行寻优性能测试,将ICOOT应用于拉力/压力弹簧优化工程设计问题,并与其他元启发式算法进行了比较和分析,结果验证了改进的算法的可行性和优越性。     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,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。     

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。     

基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,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。     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

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。     

改进的混合人工蜂群算法的研究

为了解决基本人工蜂群算法（ABC）早熟收敛、容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题,提出一种混合改进的人工蜂群算法（RABC）。首先,为了平衡ABC的全局寻优能力,在初始化种群阶段引入了混沌算子和逆向学习算子,而后为了提高局部寻优能力,在采蜜蜂的检索方程中引入了最优引导个体,最后,为了提高收敛精度和加快后期收敛速度,改进了侦察蜂的检索机制。为了验证RABC算法的收敛效果,通过在3个标准测试函数上的仿真实验,并与基本ABC算法比较,发现RABC的收敛性能有显著提高。     

基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在的探索能力强,而开发能力不足和收敛性能差的问题,本文提出一种基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法。该算法将改进后的差分进化算法中的变异操作引入到观察蜂的局部搜索策略中,让观察蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,并采用分段搜索的方式更新蜜源,以提高其局部搜索能力。仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法有效地平衡了算法的探索能力和开发能力,并提高了算法的寻优精度和收敛速度。     

具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法,对陷入局部最优值的雇佣蜂,使用禁忌表存储其局部极值,并引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部极值的邻域点,帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解.改进算法有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力,对经典函数的测试计算表明,改进算法提高r蜂群寻优能力,在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法,适合工程应用中的复杂函数优化问题.     

云变异人工蜂群算法

针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法。通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力。为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置。标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

引入混合蛙跳搜索策略的人工蜂群粒子群算法

由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法（ABCSFL-PSO）。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

具有双重认知能力的人工蜂群算法及性能分析

针对人工蜂群算法在解决单峰问题时收敛速度过慢而在优化多峰问题时易陷入局部最优值的问题,依据群体动力学原理,引入"自我认知能力"和"社会认知能力"对蜂群觅食时的蜜源搜索策略进行改进,提出了具有双重认知策略的人工蜂群算法。用经典的标准测试函数进行了实验并与其他改进算法进行了比较,结果表明,改进的搜索策略提高了算法的优化能力,优于其他改进的人工蜂群算法。     

求解连续空间优化问题的改进蜂群算法

为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进蜂群算法。首先,利用反向学习方法构建初始种群,以提高初始化解的质量。同时,利用分布估计算法构造优秀个体解空间的概率模型以进行邻域搜索,以改善算法的搜索性能并防止陷入局部最优。对连续空间优化问题进行了仿真实验,结果表明改进算法具有较快的收敛速度,全局寻优能力显著提高。     

一种增强局部搜索能力的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法初始化群体分布不均匀和局部搜索能力弱的问题,本文提出了一种增强局部搜索能力的人工蜂群算法（ESABC）。首先,在种群初始化阶段采用高维洛伦兹混沌系统,得到遍历性好、有规律的初始群体,避免了随机初始化的盲目性。然后,采用基于对数函数的适应度评价方式,以增大种群个体间差异,减小选择压力,避免过早收敛。最后,在微分进化算法的启发下,提出了一种新的搜索策略,采用当前种群中的最佳个体来引导下一代的更新,以提高算法的局部搜索能力。通过对12个经典测试函数的仿真实验,并与其他经典的改进人工蜂群算法对比,结果表明:本文算法具有良好的寻优性能,无论在解的精度还是收敛速度方面效果都有所提高。     

基于改进蜂群算法的多传感器目标分配方法

针对多传感器目标分配中参数多、计算复杂、实时性不强、全局搜索能力不高等问题,在分析其数学模型的基础上,基于改进人工蜂群算法,对目标函数进行优化并确定分配方案.改进后的算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,并采用萤火虫算法中的自适应步长策略来进行局部搜索,有助于提高算法收敛速度、增强算法的局部搜索能力.仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效解决多传感目标分配问题,与基本蜂群算法相比,改进后的算法收敛速度加快、寻优能力得到进一步增强,具有较强的实用价值.     

人工蜂群算法的一种改进

人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。     

基于改进蜂群算法的波浪发电最大功率跟踪

在波浪发电装置最大功率点跟踪中,浮子受到水动力的非线性导致传统群智能算法收敛速度不佳,易陷入局部最优。为此提出纵横交叉优化的人工蜂群算法(CABC)控制方案。引入纵横交叉算法(CSO)横向交叉算子的个体间变量全交叉思想,优化引导蜂、采蜜蜂搜索方式,增强CABC算法局部搜索能力。引入CSO纵向交叉算子优化侦查蜂,使侦查蜂能利用已知蜜源信息探索未知可行解域,提升CABC算法全局搜索能力。优化蜜源选择概率和人工蜂群结构,进一步改善CABC算法性能。仿真表明,CABC算法全局寻优能力强,收敛速度快,适用于波浪发电装置最大功率点跟踪。     

基于改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法

模糊C-均值聚类算法在数据挖掘领域有着广泛的使用背景,而对初始点的敏感和较差的搜索能力,限制了算法的进一步推广应用。人工蜂群算法具有对初始点不敏感、适应能力强和搜索能力强等优点,并且针对人工蜂群算法对单峰问题收敛速度慢、多峰问题容易陷入局部最优等问题,通过引入差分进化算法中变异和交叉思想,改善蜂群算法的收敛速度,平衡局部搜索和全局搜索能力。然后将改进的人工蜂群算法和模糊C-均值聚类算法结合得到基于改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法,并在多个国际标准数据集上进行验证,实验结果表明此算法在多个衡量指标上取得了明显的改进。     

引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法

针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法.首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力,对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部最优点;然后,为了提高算法的全局收敛速度,提出一种基于混沌和反学习的初始化方法.通过12个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.