| 人工蜂群算法是解决不同类型优化问题的优秀算法之一, 但该算法在处理复杂优化问题时仍存在收敛速度慢、易早熟和局部搜索能力弱等缺陷. 为克服这些问题, 从基本人工蜂群算法出发, 提出基于复数编码的多策略人工蜂群算法. 该算法针对人工蜂群算法的特点, 设计搜索策略知识库, 由种群个体在搜索过程中自适应选择最佳搜索方式, 并引入复数编码方法构造双倍体种群个体, 改善种群个体的多样性, 进一步提高解的质量. 应用15个测试函数对算法性能进行仿真实验, 并将实验结果与其他算法进行比较, 结果表明本文提出的算法在收敛速度和计算精度上明显优于对比方法, 能够有效地解决全局优化问题. |
