【摘 要】
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为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度惺、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵.信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来
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为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度惺、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵.信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节.通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性.
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