2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法作為一種群體智能隨機搜索優(yōu)化算法,具有結(jié)構(gòu)簡單,設(shè)置參數(shù)少,易與其他算法結(jié)合等特點.但ABC算法和其他群智能算法一樣,在求解無約束優(yōu)化問題時存在易早熟、局部搜索能力弱、尋優(yōu)精度低等問題.本文主要針對ABC算法局部搜索能力弱、難以平衡全局搜索和局部尋優(yōu)能力等缺點,借助單純形方法和多種群的思想提出了兩個改進的人工蜂群算法.
  算法1是基于多精英單純形和定向選擇的人工

2、蜂群算法(MENM-DS-ABC).受粒子群啟發(fā)的多精英人工蜂群(PS-MEABC)優(yōu)化算法利用蜂群中的精英個體和全局最優(yōu)個體增強解的局部尋優(yōu)能力.算法1在PS-MEABC算法基礎(chǔ)上,通過引入定向選擇策略和基于蜜源目標(biāo)函數(shù)值排序改進跟隨蜂選擇概率公式,并利用多精英Nelder-Mead單純形方法增強蜜源的局部開采,進一步平衡蜂群的全局搜索和局部尋優(yōu)能力.數(shù)值實驗表明,改進的算法不僅在尋優(yōu)精度和收斂速度上均有明顯提高,并在高維的優(yōu)化問題上

3、尋優(yōu)性能更加穩(wěn)定.
  算法2是基于綜合學(xué)習(xí)的雙種群人工蜂群算法(DPCLABC).算法將整個種群劃分成兩個子種群,分別為全局搜索子群(子種群1)和局部尋優(yōu)子群(子種群2).受粒子群算法的啟發(fā)將蜜源隨機一維的更新調(diào)整為所有維同時更新.同時利用綜合學(xué)習(xí)策略生成兩個子種群的學(xué)習(xí)樣本,增強蜜源的搜索能力.此外,還運用反向?qū)W習(xí)改進初始種群,學(xué)習(xí)乘性權(quán)重更新算法用于跟隨蜂選擇概率公式的更新.數(shù)值實驗在18個單峰、多峰和旋轉(zhuǎn)基準(zhǔn)測試函數(shù)上進行

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