一种双种群差分蜂群算法
暴励1
曾建潮2
1.太原科技大学,复杂系统与计算智能实验室,山西,太原,030024;广播电影电视管理干部学院学生处,山西,太原,0300132.太原科技大学,复杂系统与计算智能实验室,山西,太原,030024
摘要：人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.
关键词：人工蜂群算法双种群差分进化算法反向学习
分类号：TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 266-272 )
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