基于改良邻域搜索策略的人工蜂群算法

简介：
本研究提出了一种改进的人工蜂群算法，通过引入新型邻域搜索机制增强探索与开发能力，有效提升了复杂优化问题求解效率和精度。 为了克服人工蜂群算法在局部最优解中的易陷性以及收敛速度慢的问题，本段落提出了一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法。首先，在初始化阶段引入混沌思想与反向学习方法设计出一种混沌反向解的初始策略，以提高种群多样性，并增强跳出局部最优的能力；其次，在跟随蜜蜂阶段通过量子行为模拟人工蜂群获取最佳解决方案，利用交叉率更新个体先前的最佳位置，并运用势阱模型中的控制参数来调节探索和开发之间的平衡。改进后的观察者蜜蜂邻域搜索策略提高了算法的收敛速度与精度；最后，将该改进的人工蜂群算法与其他几种优化方法（包括粒子群算法、蚁群算法及其他人工蜂群算法）进行了比较，并通过12个标准测试函数进行仿真分析。实验结果表明，这种新的改进方式在提高收敛速度和准确性的同时，在处理高维函数的优化问题上也表现出显著的优势。