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基于适应度分组的多策略人工蜂群算法
文献摘要：
多策略机制是改进人工蜂群算法的有效手段,但是现有的很多相关工作未考虑种群中不同个体的特点,一视同仁地分配解搜索方程,导致多策略机制的有效性受到限制.为此,文中提出基于适应度分组的多策略人工蜂群算法,既考虑种群中的优秀个体,又照顾较差个体.首先,根据个体适应度把种群划分为三组,每组个体都有自己的特点,能在勘探和开采之间有所侧重.然后,为每组设计具备不同搜索能力的解搜索方程,使各组能相互分工与合作,更好地平衡整体种群的勘探和开采能力.最后,为了继续维持观察蜂阶段的原有作用,设计融合全局最优个体和精英个体的解搜索方程,充分发挥优秀个体在搜索过程中的引导作用.在CEC2013、CEC2015测试集上的实验表明文中算法竞争力较强.
文献关键词：
人工蜂群;适应度分组;搜索能力;精英个体
中图分类号：
作者姓名：
周新宇;胡建成;吴艳林;钟茂生;王明文
作者机构：
江西师范大学 计算机信息工程学院 南昌 330022
文献出处：
引用格式：
[1]周新宇;胡建成;吴艳林;钟茂生;王明文-.基于适应度分组的多策略人工蜂群算法)[J].模式识别与人工智能,2022(08):688-700
A类：
适应度分组,CEC2015
B类：
多策略机制,改进人工蜂群算法,一视同仁,受到限制,优秀个体,照顾,勘探,搜索能力,地平,设计融合,全局最优,精英个体,引导作用,CEC2013,测试集,明文
AB值：
0.211026
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