%0 Journal Article %A 陈兰 %A 王联国 %T 极值个体引导的人工蜂群算法 %D 2022 %R 10.3778/j.issn.1673-9418.2104105 %J 计算机科学与探索 %P 2628-2641 %V 16 %N 11 %X
针对目前人工蜂群算法(ABC)在求解函数优化问题时存在开发能力差、易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种极值个体引导的人工蜂群算法(EABC)。首先,该算法在雇佣蜂和跟随蜂的搜索中利用全局极值个体和邻域极值个体引导搜索,全局极值个体引导搜索有利于种群中优良个体的保留和发展,使算法跳出局部极值,避免早熟收敛。邻域极值个体引导搜索有利于增强搜索精度,提高算法的收敛速度,并通过随机数