一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法

• 作者: 余庆 孙辉 张绍泉 李冰
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 人工蜂群算法 反向学习 自适应策略 融合算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 18-24
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4937字
• 语种: 中文

摘要

针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化，其中粒子群采用改进的反向学习策略，以增加群体的多样性；蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数，自适应地改变进化策略，以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置，通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明，与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比，该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.