%0 Journal Article
%T 云变异人工蜂群算法
%A 林小军*
%A 叶东毅
%J 计算机应用
%D 2012
%X ？针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法。通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力。为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置。标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法。
%K 云模型
%K 人工蜂群算法
%K 全局优化
%K 群体智能
%K 早熟收敛
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract15708.shtml