【摘要】：人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法作為一種群體智能隨機(jī)搜索優(yōu)化算法,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,設(shè)置參數(shù)少,易與其他算法結(jié)合等特點(diǎn).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(shí)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(duì)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(diǎn),借助單純形方法和多種群的思想提出了兩個(gè)改進(jìn)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蜂群算法(MENM-DS-ABC).受粒子群?jiǎn)l(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(gè)體和全局最優(yōu)個(gè)體增強(qiáng)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(jìn)跟隨蜂選擇概率公式,并利用多精英Nelder-Mead單純形方法增強(qiáng)蜜源的局部開采,進(jìn)一步平衡蜂群的全局搜索和局部尋優(yōu)能力.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)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(gè)種群劃分成兩個(gè)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(jī)一維的更新調(diào)整為所有維同時(shí)更新.同時(shí)利用綜合學(xué)習(xí)策略生成兩個(gè)子種群的學(xué)習(xí)樣本,增強(qiáng)蜜源的搜索能力.此外,還運(yùn)用反向?qū)W習(xí)改進(jìn)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(shí)驗(yàn)在18個(gè)單峰、多峰和旋轉(zhuǎn)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行,數(shù)值結(jié)果表明新算法能更好地平衡種群的全局搜索和局部尋優(yōu)能力,能夠防止算法過早收斂并提高收斂精度.
【圖文】：

Ｆｏｏｄ邋Ｓｏｕｒｃｅ邐Ｆｏｏｄ邋Ｓｏｕｒｃｅ逡逑圖３．２：蜜源排序前和選擇概率公式（２．１．４）的關(guān)系逡逑Ｓｐｈｅｒｅ邋ｉｔｅｒ＝１邐Ｓｐｈｅｒｅ邋ｉｔｅｒ＝ｍａｘＣｙｃｌｅ逡逑０．０３１邐，邐■邐邋０．０２５邐■邐１邐逡逑０．０２８邐Ｊ逡逑０．０２６邋？邐｜邐°＇０２＇邋ｊ逡逑公邋０．０２４邋＿邐ｆ邋■邋＾逡逑１邐NB邐１邋０．０１５邋－逡逑ｆ邋０－０２２邋■邐／邐？邋

Ｆｏｏｄ邋ｓｏｕｒｃｅ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ邐Ｆｏｏｄ邋ｓｏｕｒｃｅ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ逡逑圖３．３：蜜源排序后和選擇概率公式（２．１．４）的關(guān)系逡逑１６逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2548143