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基于局部搜索和二进制的改进人工蜂群算法

【摘要】:人工蜂群算法(ABC)是最新提出的一种基于群智能的优化方法,与其他的基于种群的智能算法相比更优越.但是人工蜂群算法本身的更新公式在开采能力上存在缺陷,因此本文致力于将擅长开采的搜索机制引入人工蜂群算法,提出了增加开采能力的两个版本的人工蜂群算法.提出的第一个算法是改进的基于Hooke-Jeeves的人工蜂群算法(IHABC). IHABC算法对Hooke-Jeeves搜索法的初始点做了调整,期望通过改进质量中上的个体来改进整个种群;对采蜜蜂的搜索公式进行了改进,期望保留搜索能力的同时能略微增加开采能力;对跟随蜂的搜索公式也进行了改进,期望能更大限度地增大开采;还对整个算法的函数值评估标准做了调整,使得它适用于任何函数.为了检测IHABC算法的性能,从基准函数库中选了30个函数,在这些函数上做了数值实验,将它与基本人工蜂群算法(ABC)、基于Hooke-Jeeves搜索的人工蜂群算法(HABC)进行比较,并对结果进行了分析,证实了新算法在求解无约束优化问题时得到的近似解的精度更高.提出的第二个算法是改进的二进制人工蜂群算法(IGB-ABC).在二进制人工蜂群算法(GB-ABC)的基础上,使用最大最小距离法进行初始化,以使选到的初始点在空间中分布均匀;采用变化更多的候选解产生方式,以使算法的搜索能力提高;增加了一个开采阶段,以使算法的开采能力提高.将新算法在5个测试图像以及5个测试数据集上进行数值实验,并在聚类有效性指标值、动态聚类数目以及聚类结果上,与GB-ABC算法进行比较,实验结果说明IGB-ABC算法是一种更优越的动态聚类算法.

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