摘 要:針對人工蜂群(ABC)算法的不足,以種群收斂程度為依據,結合混沌優化的思想,提出一種改進的人工蜂群算法—自適應搜索空間的混沌蜂群算法(SACABC)。其基本思想是在原搜索區域的基礎上,根據每次尋優的結果自適應地調整搜索空間,逐步縮小搜索區域,并利用混沌變量的內在隨機性和遍歷性跳出局部最優點,最終獲得最優解。基于六個標準測試函數的仿真結果表明, 本算法能有效地加快收斂速度,提高最優解的精度, 其性能明顯優于基本ABC算法,尤其適合高維的復雜函數的尋優。
關鍵詞:人工蜂群算法; 混沌優化; 自適應搜索空間
中圖分類號:TP3016
文獻標志碼:A文章編號:10013695(2010)04133005doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.04.034