【摘 要】
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现有人工蜂群算法的收敛性分析多是基于整体收敛性的分析方法,这些收敛性分析无法展现出人工蜂群算法在收敛过程中的收敛变化。文中采用数形结合的方式,结合目标函数图像,用
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金项目(61462058)资助
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现有人工蜂群算法的收敛性分析多是基于整体收敛性的分析方法,这些收敛性分析无法展现出人工蜂群算法在收敛过程中的收敛变化。文中采用数形结合的方式,结合目标函数图像,用阶段性分析的方法大致把蜂群算法的收敛过程分为全局搜索阶段和最优区域搜索阶段,利用人工蜂群算法在转移时需遵循一定程度上的平均分布的特征,逐步分析每个阶段的收敛过程和变化,最终得出人工蜂群算法的收敛结果和收敛特征。该方法可以清晰地展现出人工蜂群算法的收敛优势和缺陷以及算法收敛概率的变化过程。
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