%0 Journal Article
%T 引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法*
%A 刘香品
%A 宣士斌
%A 刘峰
%J 模式识别与人工智能
%P 80-89
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201501011
%X 针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法.首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群，通过保持种群的多样性，在一定程度上避免早熟现象，加快算法的收敛速度.然后学习猴群算法的翻过程，在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移，从而跳出局部最优，得到全局最优解.在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明，与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比，算法性能优越，具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力，且有效避免陷入局部最优.
%K 人工蜂群算法
%K 猴群算法
%K 佳点集
%K 翻过程
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10164.shtml