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基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法 被引量:5
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作者 佘合一 吴锡生 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第9期132-135,共4页
针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)。利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;... 针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)。利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;搜索过程中,根据不同的搜索阶段,选择用不同的搜索策略来增加种群的多样性,以避免算法早熟收敛,平衡探索能力与开发能力。仿真实验结果表明:IABC算法可以有效提高收敛速度与解的精度。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 欧氏距离 局部最优蜜源 结构相似性 多种搜索策略
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