改进搜索策略的人工蜂群算法

？针对人工蜂群(abc)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题，给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在abc的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长，并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进abc算法提高了abc算法的局部搜索能力，能够有效避免早熟收敛。基于6个标准测试函数的仿真实验表明，改进abc算法的寻优能力有较大提高，对于多个高维多模态函数该算法可取得理论全局最优解。与对比算法相比，该算法具有更高的收敛精度，并且收敛速度更快。