求解高维函数优化问题的混合蜂群算法  被引量:13

Hybrid Artificial Bee Colony Algorithm for Solving High-dimensional Function Optimization Problems

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作  者:林志毅[1] 王玲玲[2] 

机构地区:[1]广东工业大学计算机学院,广州510006 [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072

出  处:《计算机科学》2013年第3期279-282,共4页Computer Science

基  金:国家自然科学基金项目(60773009);广东工业大学校博士基金(093058)资助

摘  要:为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bee colony algorithm,HABC)。HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。In order to enhance the global search ability of artificial bee algorithm in solving complex function optimiza- tion problem, a hybrid artificial bee colony algorithm (HABC) was proposed. HABC is based on multi-parent crossover and differential evolution, and the key points of it lie in: 1) employs multi-parent crossover to enhance the global search capability of the algorithm; 2) removes identical individuals from the population for maintaining the diversity; 3) adopts differential evolution operator to speed up the evolution. Experimental results on high-dimensional function optimization problems show that HABC possesses more powerful global search capability and better convergence rate.

关 键 词:多父体杂交 差分进化算法 人工蜂群算法 HABC 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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