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基于Logistic模型的改进人工蜂群算法
作者: 魏焕新 胡招娣 唐明珠 湖南机电职业技术学院信息学院 湖南长沙550004 长沙理工大学能源与动力工程学院 湖南长沙410114
关键词: 人工蜂群算法 LOGISTIC模型 自适应 反向学习
摘要:针对基本人工蜂群(ABC)算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出一种基于Logistic模型的自适应人工蜂群(A-ABC)算法.首先,利用反向学习策略初始化种群个体以保证群体的多样性,为算法进行全局搜索奠定基础;其次,通过引入参数λ对ABC算法的搜索方程进行改进以产生新的候选个体,在进化过程中,λ的大小基于Logistic模型自适应调节,以协调算法的探索能力和开发能力;引入基于排序的选择概率以避免算法出现早熟收敛.对几个典型的Benchmark函数进行了测试,实验结果表明,与基本ABC算法相比,A-ABC算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度.
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