基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法

• 作者: 周长喜 毛力 韩建权
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 局部搜索 当前最优解 混沌 自适应侦查
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 761-767
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1411040

摘要

针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优，收敛速度慢的缺点，提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略，侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略，并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小，从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力，有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明，与传统的人工蜂群算法相比，改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛力	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	64	283	8.0	12.0
2	周长喜	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	6	30	3.0	5.0
3	韩建权	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	11	1.0	1.0