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摘要
日益复杂的计算问题促使各种受启于生物的优化算法不断的研究、发展,人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法正是其中之一,主要在于它鲁棒性强,控制参数少,易于实现。本文着重针对不易求解的不确定规划领域中的模糊期望值模型(fuzzy expected value model, FEVM)问题,提出了模糊模拟技术与ABC算法相结合求解FEVM模型问题的混合求解算法。在该智能算法中,选用模糊模拟技术来计算模糊期望值函数,人工蜂群算法担任在搜索空间中的搜索策略,并给出了详细的求解FEVM模型问题的步骤。其克服了经典的基于遗传算法的混合算法的耗时、计算复杂、易陷入局部最优等不足,最后通过典型的数值实验验证了该算法的可行有效性,具有一定的实用价值。
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