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自适应贪婪搜索的人工蜂群算法
摘    要:人工蜂群算法是受蜜蜂觅食行为启发提出的一种群体智能优化算法,为了增强人工蜂群算法的开采性能,本文更好地模拟了观察蜂的觅食行为,提出一种自适应贪婪搜索的改进人工蜂群算法,在观察蜂阶段,搜索半径自适应减小,成功搜索某食物源之后可以贪婪地再次搜索该食物源,以充分利用成功的搜索经验,减小搜索盲目性。在10个标准测试函数上的实验表明,改进算法的收敛精度超过ABC和最近提出的q ABC算法,而计算复杂度低于这两种算法。

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