平衡搜索的改进人工蜂群算法

• 作者: 刘晓芳 柳培忠 范宇凌 骆炎民
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 人工蜂群算法 局部搜索 群智能算法 适应度评价 搜索策略
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 128-132
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201612038

摘要

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆炎民	华侨大学计算机科学与技术学院	25	209	9.0	13.0
2	柳培忠	华侨大学工学院	34	121	7.0	8.0
6	刘晓芳	华侨大学工学院	20	48	3.0	6.0
10	范宇凌	华侨大学工学院	4	8	2.0	2.0