论文摘要
人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法——AMDABC。AMDABC遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段。在雇用蜂阶段引入了两个DE算子(JADE算子、CoDE算子),同时给出两个控制参数,根据控制参数的值自适应地交替执行CoDE算子、JADE算子或ABC搜索方程,以达到全局探索能力和局部利用能力的平衡。在跟随蜂阶段,同样结合JADE差分算子产生候选解,以更好地解决ABC算法局部利用能力弱的问题。在19个标准函数上的实验结果表明,AMDABC算法性能优于典型ABC算法、典型DE算法、典型ABC和DE结合算法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 耿璐,李艳娟
关键词: 人工蜂群算法,差分进化,全局优化,混合框架
来源: 计算机科学与探索 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 自动化技术
单位: 东北林业大学信息与计算机工程学院
基金: 国家自然科学基金No.61300098,中央高校基本科研业务费专项资金No.2572017CB33~~
分类号: TP18
页码: 2103-2116
总页数: 14
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