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为了克服人工蜂群算法存在的早熟收敛、后期收敛速度变慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化算法的混合人工蜂群算法(PABC).对陷入局部极值的雇佣蜂,采用粒子群优化算法对其重新进行初始化.粒子群优化算法具有很强的全局搜索性能,能使陷入局部极值的雇佣蜂尽快摆脱局部约束.测试函数的计算结果表明,改进的人工蜂群算法大大提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度方面均优于基本蜂群算法. 相似文献
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《计算机科学与探索》2017,(12):2004-2014
为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,分别设计了新搜索策略,提高了在精英解和全局最好解邻域内的搜索能力;其次对依概率选取的瞭望蜂,采用局部学习策略,加快了收敛速度并增强了全局寻优能力;最后为平衡全局搜索和局部开发,利用十字交叉搜索增强瞭望蜂和全局最好解的局部搜索能力,维持了种群多样性,从而避免了早熟收敛现象。对10个标准测试函数和30个CEC2014测试函数集进行仿真实验,并与四种人工蜂群算法和两种非人工蜂群算法进行比较,结果表明改进的人工蜂群算法全局寻优能力强且提高了收敛速度和精度。 相似文献
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为了提高人工蜂群算法的搜索性能,引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点,但是由于蜂群收敛采用局部搜索,使得算法易于早熟收敛或者陷入局部最优值。通过病毒进化对人工蜂群算法进化机制的分析,利用病毒的感染与进化,建立精英雇佣蜂对懒惰蜂引导,提高人工蜂群算法的搜索性能,加强群体的多样性,提高了局部搜索能力。仿真实验表明这种方法较常见的人工蜂群算法,有较明显收敛速度和搜索精度改进。 相似文献
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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. 相似文献
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针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集,通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整,以加快算法的收敛速度。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明该算法不仅提高了求解精度,而且加快了收敛速度,迭代次数明显减少。 相似文献
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针对人工蜂群算法传统搜索策略在求解高维复杂函数时收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于符号函数的多搜索策略人工蜂群算法。新算法借助符号函数将几种不同的搜索策略进行融合,在进化过程中充分发挥各搜索策略的优势,并基于目标函数值进行选择寻优,新算法能较好的平衡局部搜索能力和全局搜索能力。通过对16个基准函数的仿真实验及与其他改进算法的比较,表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。 相似文献
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Artificial bee colony algorithm is one of the most recently proposed swarm intelligence based optimization algorithm. A memetic algorithm which combines Hooke–Jeeves pattern search with artificial bee colony algorithm is proposed for numerical global optimization. There are two alternative phases of the proposed algorithm: the exploration phase realized by artificial bee colony algorithm and the exploitation phase completed by pattern search. The proposed algorithm was tested on a comprehensive set of benchmark functions, encompassing a wide range of dimensionality. Results show that the new algorithm is promising in terms of convergence speed, solution accuracy and success rate. The performance of artificial bee colony algorithm is much improved by introducing a pattern search method, especially in handling functions having narrow curving valley, functions with high eccentric ellipse and some complex multimodal functions. 相似文献
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基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准蜂群算法在求解函数优化问题时易陷入局部极优点的缺陷,提出了一种基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法。该算法借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加食物源多样性,通过引入交叉因子增强群体食物源的优良特性,减小陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准蜂群算法提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优. 相似文献