一种劣解突变策略引导的混合人工蜂群算法

标准的蜂群算法有着过早收敛,领域搜索不够广,收敛速度慢,搜索精度低等问题。为了提高领域搜索的广度与深度,并提高算法的收敛速度和精度,取得质量更高的解,提出一种基于劣解突变的混合人工蜂群算法。该算法引入了劣解突变和二项交叉操作两种改进策略,通过这两种策略,既提高了领域搜索的广度,又提高了领域搜索的深度,并取得了良好的收敛效果。经过多个标准测试函数的仿真实验表明,改进算法具有更好的领域搜索能力,有效地提高了收敛的速度和解的精度,并且在稳定性方面也得到了不错的效果。