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《基于動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)選擇策略的改進(jìn)人工蜂群算法.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812015．07．．10計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2015，35(7)：1969—1974CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．ca文章編號(hào)：1001—9081(2015)07—1969-06doi：10．11772／j．issn．1001-9081．2015．07．1969基于動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)選擇策略的改進(jìn)人工蜂群算法徐向平，魯海燕’，程畢蕓(江南大學(xué)理學(xué)院，江蘇無(wú)錫214122)(}通信作者電子郵箱luhaiyan@jiangnan，ed
2、u，e／1)摘要：針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群(ABC)算法易陷入局部極值的問(wèn)題，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)ABC算法的輪盤(pán)賭選擇機(jī)制進(jìn)行了修改，提出了一種基于動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)選擇策略的改進(jìn)人工蜂群(DSABC)算法。首先，根據(jù)到當(dāng)前為止一定迭代次數(shù)內(nèi)蜜源位置的連續(xù)更新或停滯次數(shù)，對(duì)每個(gè)蜜源位置進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)；然后，利用所得的評(píng)價(jià)函數(shù)值為蜜源招募跟隨蜂。在6個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與標(biāo)準(zhǔn)ABC算法相比，動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)選擇策略改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)ABC算法的選擇機(jī)制，使得DSABC算法的求解精度有較大幅度提高，特別是對(duì)于兩種不同維數(shù)的Rosenbrock函數(shù)，所得最優(yōu)
3、值的絕對(duì)誤差分別由0．0017和0．0013減小到0．000049和0．000057；而且，DSABC算法克服了進(jìn)化后期因群體位置多樣性丟失較快而產(chǎn)生的早熟收斂現(xiàn)象，提高了整個(gè)種群的收斂精度及解的穩(wěn)定性，從而為函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題提供了一種高效可靠的求解方法。關(guān)鍵詞：群體智能；人工蜂群算法；動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)選擇策略；收斂精度；函數(shù)優(yōu)化中圖分類號(hào)：TP301．6；TP18文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AImprovedartificialbeecolonyalgorithmbasedondynamicevaluationselectionstrateg
4、yXUXiangping，LUHaiyan，CHENGBiyun(SchoolofScience，JiangnanUniversity,WuxiJiangsu214122，China)Abstract：ToovercometheproblemofeasilytrappingintolocaloptimaofstandardArtificialBeeCotony(ABC)algorithm，therouletteselectionstrategyofABCwasmodifiedandanimprovedABCbased
5、ondynamicevaluationselectionstrategy(DSABC)algorithmwasproposed．Firstly，thequalityofeachfoodsourcepositionwasevaluateddynamicallyaccordingtothetimesthatthefoodsourcepositionhadbeencontinuouslyupdatedorstagnatedwithinacertainnumberofiterationsSOfar．Then，onlooker
6、beeswererecruitedforthefoodsourceaccordingtotheobtainedvalueoftheevaluationfunction．Theexperimentalresultsonsixbenchmarkfunctionsshowthat，comparedwithstandardABCalgorithm，theproposeddynamicevaluationselectionstrategymodifiestheselectionstrategyofABCalgorithm，an
7、dgreatlyimprovesthequalityofsolutionofDSABCalgorithm，especiallyforfunctionRosenbrockwithdiferentdimensions，theabsoluteerrorofthebestsolutionreducesfrom0．0017and0．0013to0．000049and0．000057，respectively；Moreover，DSABCalgorithmcanavoidtheprematureconvergencecaused
8、bythedecreaseofpopulationdiversityatlaterstageandimprovetheaccuracyandstabilityofsolutions，thusprovidesanefficientandreliablesolutionmethodforfunctionoptimization．Keywords：s
