針對人工蜂群算法在尋優(yōu)后期搜索變慢、易陷入局部最優(yōu)的問題,提出了一種自適應混沌蜂群算法,將混沌算法應用到蜂群的初始化和搜索后期,防止其陷入局部最優(yōu),同時提出了一種自適應步長算法,增加了算法尋優(yōu)后期的搜尋速度。通過對測試函數(shù)尋優(yōu)結果的對比分析驗證了該算法的優(yōu)越性。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖3ABC算法和AHABC算法第一代尋優(yōu)對比

解保留，判斷是否達到結束條件。若滿足結束條件，則退出；否則轉步驟（2）。3.3人口分布尋優(yōu)分析將自適應算法和混沌算法引入到人工蜂群算法中，不僅克服了蜂群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點，而且提高了尋優(yōu)的效率和解的質量。利用ABC算法和HABC算法分別對人口分布進行尋優(yōu)，結果如圖3～6所示....

圖4ABC算法和AHABC算法第三代尋優(yōu)對比

圖5ABC算法和AHABC算法第五代尋優(yōu)對比

布尋優(yōu)分析將自適應算法和混沌算法引入到人工蜂群算法中，不僅克服了蜂群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點，而且提高了尋優(yōu)的效率和解的質量。利用ABC算法和HABC算法分別對人口分布進行尋優(yōu)，結果如圖3～6所示。從圖中可以看出，在算法初期，HABC算法產(chǎn)生的初始種群距最優(yōu)解較近，分布也比較集中....

圖6ABC算法和AHABC算法第十代尋優(yōu)對比4仿真分析

本文編號：4036004