Tent混沌蜂群与粒子群融合算法提升优化性能

本文探讨了一种创新的混合算法，名为Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法。该算法结合了人工蜂群（ABC）和粒子群优化（PSO）两种经典的搜索优化方法，旨在克服它们各自存在的局限性。ABC以其良好的全局搜索能力闻名，但可能面临早熟收敛问题；而PSO则在局部搜索方面表现优异，但有时容易陷入局部最优解。 首先，作者提出了使用Tent混沌反向学习策略来初始化种群。Tent混沌函数以其非线性和复杂性被引入，能够提供多样化的搜索路径，从而增强算法的随机性和灵活性。这种策略有助于打破初始种群的局部结构，为后续的进化过程创造更多可能性。 接着，算法将种群划分为两个子群，分别采用Tent混沌人工蜂群和粒子群方法进行协同进化。这种并行处理的方式可以同时进行全局搜索和局部探索，提高了算法的效率和适应性。Tent混沌蜂群部分通过模仿蜜蜂的行为，如蜜源发现和信息传递，引导种群寻找更广阔的解决方案空间，而粒子群则通过调整速度和位置更新机制，探索潜在的局部最优解。 最后，为了进一步提高算法的性能，该算法引入了重组算子。它从种群中选择最优个体作为其他成员的参考点，作为邻域蜜源或全局极值，这样既能保持对全局最优解的追求，又能在必要时跳出局部最优，实现更好的收敛效果。 通过仿真实验，研究结果表明，Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法有效地避免了早熟收敛，同时展现出强大的全局搜索能力和局部搜索能力。相比于其他同类算法，它在解决复杂优化问题时表现更为出色，这使得它在优化领域具有很高的实用价值。因此，这个混合算法对于提升实际问题求解的效率和精度具有重要意义。