基于适应度分组的多策略人工蜂群算法

作者：周新宇; 胡建成; 吴艳林; 钟茂生; 王明文^*

来源：模式识别与人工智能, 2022, 35(08): 688-700.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202208002

• 人工蜂群
• 适应度分组
• 搜索能力
• 精英个体

多策略机制是改进人工蜂群算法的有效手段，但是现有的很多相关工作未考虑种群中不同个体的特点，一视同仁地分配解搜索方程，导致多策略机制的有效性受到限制．为此，文中提出基于适应度分组的多策略人工蜂群算法，既考虑种群中的优秀个体，又照顾较差个体．首先，根据个体适应度把种群划分为三组，每组个体都有自己的特点，能在勘探和开采之间有所侧重．然后，为每组设计具备不同搜索能力的解搜索方程，使各组能相互分工与合作，更好地平衡整体种群的勘探和开采能力．最后，为了继续维持观察蜂阶段的原有作用，设计融合全局最优个体和精英个体的解搜索方程，充分发挥优秀个体在搜索过程中的引导作用．在CEC2013、CEC2015测试集上的实验表明文中算法竞争力较强．

• 单位
  江西师范大学