針對人工蜂群算法在更新策略中精度與穩(wěn)定性不高的問題,提出一種改進(jìn)的人工蜂群算法。該改進(jìn)的人工蜂群算法通過增加每次更新維度的個(gè)數(shù)來改善算法的精度,在文中所選擇的每次更新維度的個(gè)數(shù)為可行解維數(shù)的1/2;同時(shí),該算法選擇當(dāng)前適應(yīng)值最優(yōu)的蜂蜜源在其周圍進(jìn)行鄰域搜索,避免了由于隨機(jī)性而帶來的算法精度降低問題。最后,比較改進(jìn)的人工蜂群算法與經(jīng)典的粒子群算法,通過多個(gè)高維測試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的人工蜂群算法比粒子群算法具有更高的精度和穩(wěn)定性,展現(xiàn)了更好的性能。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

ABC流程圖

為了測試改進(jìn)ABC算法的求解精度與收斂速度[20-21]，采用5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)：Sphere函數(shù)、Rosenbrock函數(shù)、Rastrigin函數(shù)、Griewank函數(shù)和Ackley函數(shù)，并與粒子群算法（PSO）進(jìn)行了比較。3.1.1 Sphere函數(shù)

5個(gè)測試函數(shù)的仿真曲線如圖4～圖8所示。根據(jù)圖4～圖8運(yùn)行結(jié)果可知，對于Sphere函數(shù)，改進(jìn)的ABC算法在大約第250次循環(huán)時(shí)達(dá)到1,PSO算法在大約第100次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定到1.5；對于Rosenbrock函數(shù)，改進(jìn)的ABC算法在大約第500次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定在160,PSO算法在大約第100次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定到200；對于Rastrigin函數(shù)，改進(jìn)的ABC算法在大約第500次循環(huán)時(shí)達(dá)到80,PSO算法在大約第100次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定到200；對于Griewank函數(shù)，改進(jìn)的ABC算法在大約第500次循環(huán)時(shí)達(dá)到0.01,PSO算法在大約第100次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定到0.025；對于Ackley函數(shù)，改進(jìn)的ABC算法在大約第400次循環(huán)時(shí)達(dá)到0.5,PSO算法在大約第50次循環(huán)時(shí)穩(wěn)定到2。由此可見，改進(jìn)的ABC算法較PSO算法展示了更好的求解精度與穩(wěn)定性，但在收斂效果方面略有不足，這也是以后有待于改進(jìn)的地方。圖5 Rosenbrock函數(shù)收斂曲線

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2979103