溷合人工蜂群算法.pdf

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1、万方数据第33卷第5期2011年5月系统工程与电子技术SystemsEngineeringandElectronicsV01．33No．5Mav2011文章编号：1001-506X(2011)05一1167—04混合人工蜂群算法高卫峰，刘三阳，姜飞，张建科(西安电子科技大学应用数学系，陕西西安710071)摘要：针对人工蜂群算法收敛速度慢、容易出现“早熟”的缺点，提出了一种混合的人工蜂群算法(hybridartifieialbeecolony．HABC)。在人工蜂群算法的迭代中引入淘汰规则和新的搜索策略，以提高算

2、法的收敛速度；同时，为了维护群体的多样性，对种群中的个体采用差分进化。通过对一个调频(frequency-modulated，FM)合成器参数优化问题测试。表明该算法能够有效地克服“早熟”现象，提高了全局寻优的能力。将其应用于线性系统逼近问题，仿真实验表明该算法是快速有效的。关键词：人工蜂群；差分进化；线性系统逼近；参数优化中图分类号：TP301文献标志码：ADOI：i0．3969／j．issn．i001-506X．2011．05．41HybridartificialbeecolonyalgorithmGAOWe

3、i—feng，LIUSan—yang，JIANGFei，ZHANGJian—ke(DepartmentofAppliedMathematics，XidianUniversity，Xi’an710071，China)Abstract：InordertOovercomeprematurityandlowsearchingspeedoftheartificialbeecolony(ABC)，ahybridartificialbeecolony(HABC)algorithmisproposed．Aneliminative

4、ruleandthenewsearchstrategyisintroducedintotheiterationOfABCtOimprovetheconvergencerate．Then，tOmaintainthepopulationdiversity，differentialevolution(DE)simulatesevolutionandallindividualsaretakenintoaccountineachgeneration．Oneexperimentofparameteroptimizationo

5、ffrequency—modulated(FM)synthesisindicatesthattheproposedalgo-rithmcanavoidprematurityeffectively，andthealgorithmpossessesbetterabilityinfindingglobaloptimumthancomparedalgorithms．TheproposedalgorithmcanbeusedtOsolvelinearsystemapproximationproblems，andresult

6、sshowthatthealgorithmisfastandeffective，andgreatlyoutperformsotheralgorithms．Keywords：artificialbeecolony；differentialevolution；approximationoflinearsystem；parameteroptimization0引言人工蜂群(artificialbeecolony，ABC)算法和差分进化(differentialevolution。DE)算法都是基于群体智能理论的优化算法

7、。ABC算法是文献[1]于2005年提出的一种群集智能随机优化算法，模拟蜜蜂群的智能采蜜行为。蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流。从而找到问题的最优解。它已经在函数优化【2⋯、组合优化【5]和工程领域¨刮得到了大量的应用，但其存在着收敛速度慢、容易出现“早熟”的缺点。文献[10—11]将混沌思想引入ABC算法中，利用混沌运动的随机性、遍历性等特点提高算法的全局搜索能力。文献[12]提出DE算法，其原理是从当前种群中提取差分信息并指导进一步搜索，不需要借助问题的特征信息，具有较强的全局收敛

8、能力和鲁棒性。DE算法在维护群体的多样性及搜索能力方面功能较强，但DE算法也存在不足，如对于求解复杂优化问题时存在局部收敛，且后期收敛速度较慢，表现不够稳健等问题¨“。本文在改进ABC算法的基础上，综合DE算法，提出一种混合人工蜂群(hybridartificialbeecolony，H趾℃)算法。参数优化和典型的线性系统逼近工程优化『廿J题的实验都表明，HABC算法是非