摘要
文章基于灰狼优化器和蜜蜂算法两种种群优化算法,将两者的优点结合,提出一种新的混合优化算法来克服原算法的缺点。为了评估新的混合优化算法的性能,通过对基准函数的测试分析,将新的混合优化算法和原有算法进行了比较,验证了新算法的性能的优越性。
Based on two population optimization algorithms of Gray Wolf optimizer and bee algorithm, this paper proposes a new hybrid optimization algorithm to overcome the shortcomings of the original algorithm. To evaluate the performance of the new hybrid optimization algorithm, it analyzes the benchmark functions and verifies the performance of the new algorithm.
作者
冯严冰
王洪亮
FENG Yan-bing;WANG Hong-liang(Jiangsu Urban Vocational College(Changzhou),Changzhou,Jiangsu,232001,China)
出处
《邢台职业技术学院学报》
2022年第1期76-80,共5页
Journal of Xingtai Polytechnic College
关键词
灰狼优化器
蜜蜂算法
混合优化算法
基准函数
搜索域
全局最优值
Gray Wolf optimizer
bee algorithm
hybrid optimization algorithm
benchmark function
search domain
global optimum