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摘要
人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法是一种新型的仿生智能优化算法。与其他仿生智能优化算法相比,ABC算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高其收敛速度和优化求解精度。为此,本文提出一种简单而高效的改进ABC算法,将统计学中的正态分布理论引入ABC算法的优化求解过程。首先,提出基于正态分布的蜜源初始化策略,提高了初始化过程的目的性,为后续搜索提供了精度保障。进而对搜索公式中的基础位置和缩放因子进行改进,提出了基于正态分布的搜索策略。该策略在扩大搜索范围的同时,使搜索更新过程更具目的性,从而在有效防止陷入局部收敛的同时,提高了优化求解速度。针对高维复杂Benchmark函数的测试实验结果表明,所提出算法的改进策略简单有效,其收敛速度和求解精度更高。
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