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基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法

         

摘要

针对人工蜂群算法收敛速度较慢、收敛精度低和探索能力强但开发能力弱等不足,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC).利用欧氏距离获得局部最优蜜源,增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,增强蜜源的开发能力并加快算法的收敛速度;搜索过程中,根据不同的搜索阶段,选择用不同的搜索策略来增加种群的多样性,以避免算法早熟收敛,平衡探索能力与开发能力.仿真实验结果表明:IABC算法可以有效提高收敛速度与解的精度.

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