基于動態評價選擇策略的改進人工蜂群DSABC算法
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針對標準人工蜂群（ABC）算法易陷入局部極值的問題，對標準ABC算法的輪盤賭選擇機制進行了修改，提出了一種基于動態評價選擇策略的改進人工蜂群（ DSABC）算法。首先，根據到當前為止一定迭代次數內蜜源位置的連續更新或停滯次數，對每個蜜源位置進行動態評價；然后，利用所得的評價函數值為蜜源招募跟隨蜂。在6個經典測試函數上的實驗結果表明：與標準ABC算法相比，動態評價選擇策略改進了標準ABC算法的選擇機制，使得DSABC算法的求解精度有較大幅度提高，特別是對于兩種不同維數的Rosenbrock函數，所得最優值的絕對誤差分別由0. 0017和0.0013減小到0.000 049和0.000 057；而且，DSABC算法克服了進化后期因群體位置多樣性丟失較快而產生的早熟收斂現象，提高了整個種群的收斂精度及解的穩定性，從而為函數優化問題提供了一種高效可靠的求解方法。
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