基于自适应动态重组和极值扰动的人工蜂群算法
来源：吉林大学学报·理学版杂志2019年第3期北京时间：
作者：倪红梅, 刘永建, 李盼池
单位：1. 东北石油大学 计算机与信息技术学院, 黑龙江 大庆 163318；2. 东北石油大学 石油工程学院, 黑龙江 大庆 163318
摘要：针对人工蜂群算法存在寻优能力弱和收敛速度慢的问题, 提出一种基于自适应动态重组和极值扰动的人工蜂群算法. 首先通过引入混沌优化算子产生初始解, 根据雇佣蜂的贡献度对其进行自适应动态重组, 然后引入极值扰动算子对雇佣蜂个体极值和全局最优值实施随机扰动. 实验结果表明, 该算法增加了种群的多样性, 加快了算法收敛速度, 提高了种群的可进化能力.
关键词：人工蜂群算法,混沌优化算子,贡献度,自适应动态重组,极值扰动
