混沌局部搜索增强的人工蜂群优化算法

“一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法是针对传统人工蜂群算法局部搜索能力不足的问题而提出的优化策略。该算法结合了混沌理论，以增强算法的局部探索能力，从而提升整体优化效果。” 在传统的人工蜂群算法中，尽管其具有良好的鲁棒性、快速的收敛速度以及出色的全局优化性能，但它的局部搜索能力相对较弱，这可能导致算法在搜索过程中陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。赵舒阳、刘伟和蔡耀河提出的新算法，通过引入混沌函数来改善这一问题。 新算法的工作机制是在每代个体的平均值附近进行混沌局部搜索。混沌函数的选择和应用增加了搜索空间的遍历性，使得算法能在更广泛的区域中寻找可能的最优解。在完成混沌局部搜索后，算法会根据贪婪选择原则，从搜索到的新解和原有的食物源（即当前解）中选取更优的一个作为下一代种群的成员。这种策略有助于跳出局部最优，更有效地向全局最优靠近。 通过对六个标准测试函数的仿真，该混沌局部搜索的人工蜂群算法表现出了更快的收敛速度和更高的最优解精度。与原始的人工蜂群算法相比，其优化性能得到了显著提升，证明了这种方法的有效性。 该研究受到国家自然科学基金的支持，其成果对于理解和改进基于自然启发式算法的全局优化问题具有重要的理论价值和实际意义。通过混沌函数与人工蜂群算法的结合，可以为复杂优化问题提供更高效、更精确的解决方案，为工程技术领域的其他优化问题提供了新的思路。