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摘要
针对于基本人工蜂群算法对于改进维数以及改进维的选择没有充分利用历史搜索信息的问题提出一种维适应机制。由于不同优化问题适用的改进维数不同，而历史搜索信息中蕴含成功经验，构建改进维数成功历史档案并形成适应机制，使算法能够随着具体问题的优化过程适应到合适的改进维数，提高候选解搜索的成功率；在跟随蜂搜索阶段，保持一定比例随机选维的同时引入当前最优解信息对改进维的选择进行指导，在保证维选择适度随机性的同时更快适应到有潜能的维进行搜索，提升算法的收敛能力。采用CEC2014基准测试集与当前先进的5个改进的人工蜂群算法进行实验对比分析，结果及其统计检验表明，提出算法具有更好的求解精度、鲁棒性和收敛能力。
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