【摘 要】
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近年来,基于蜜蜂群觅食行为而设计的一种群智能算法“人工蜂群”算法——简称为ABC算法引起了人们的关注.ABC算法是出于功能优化目的而开发的优化算法,并且已被证明对于解决
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近年来,基于蜜蜂群觅食行为而设计的一种群智能算法“人工蜂群”算法——简称为ABC算法引起了人们的关注.ABC算法是出于功能优化目的而开发的优化算法,并且已被证明对于解决高维优化问题特别有效.然而,ABC算法也存在着一些问题,如为了寻找个体的多样性,需要在收敛到一个最优解之前进行大量的迭代运算.为了解决这一问题,人们对混合进化计算方法进行了大量的研究,通过增加多种搜索方法来克服传统的问题。本文提出了一种基于算术交叉的ABC算法(Arithmetic Crossover based ABC algorithm:AC-ABC)和全局搜索型 ABC 算法(Global Search type ABC algorithm:GS-ABC).前者是包括算术交叉的提高搜索速度的有效方法、后者将GA中交叉和变异的随机搜索处理用作ABC算法中变量选择过程的一部分,提高了搜索性能.为了验证上述算法的有效性,用六个基准函数进行了模拟.
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