自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法
匡芳君1
徐蔚鸿2
金忠3
1.南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094;湖南安全技术职业学院电气与信息工程系,湖南长沙4101512.南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094;长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙4101143.南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京,210094
摘要：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.
关键词：人工蜂群算法混沌理论Tent映射自适应搜索锦标赛选择策略
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61373063)国家自然科学基金(61233011)国家自然科学基金(61125305)湖南省科技计划(2013FJ4217)湖南省教育厅科学研究项目(13C086)
论文发表日期：2014-01-01
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：8( 1502-1509 )
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