一种混合蜂群算法的自适应细菌觅食优化算法

作     者：杜鹏桢 唐振民 孙研 DU Peng-zhen;TANG Zhen-min;SUN YanP

作者机构：南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2014年第40卷第7期

页      面：138-142页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91220301 61371040) 高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B13022) 

主　　题：细菌觅食优化算法 人工蜂群算法 自适应步长 雇佣蜂式趋化 t分布扰动 对立学习 

摘      要：针对细菌觅食优化算法(BFOA)全局搜索能力差和易陷入局部最优的缺点,提出一种混合人工蜂群算法(ABC)的自适应细菌觅食优化算法。借鉴ABC的雇佣蜂行为,设计一种新的雇佣蜂式趋化方式,以提高算法的全局搜索能力。同时将原固定步长趋化改为自适应步长趋化,以提高算法的求解精度。引入种群多样性评价,依据评价结果完成2种趋化方式的自适应切换。为克服直接复制带来的多样性降低问题,提出基于t分布扰动的复制方式,同时设计基于对立学习的侦察蜂式迁移,以避免算法的早熟。仿真实验结果表明,与ABC和BFOA算法相比,该算法的寻优能力较强,在求解精度和收敛速度方面也具有较优的性能。