自适应混沌蜂群算法优化高维复杂函数

自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA2CABC）是一种针对人工蜂群算法（ABC）局限性的创新优化方法。ABC算法在求解复杂问题时，可能存在局部最优点收敛过慢或容易陷入的问题。SA2CABC的设计灵感源于混沌优化，这是一种利用混沌理论中的随机性和非线性性质来增强搜索过程多样性的技术。 SA2CABC的核心机制在于，它不固定在一个预先设定的搜索空间内，而是根据每次迭代的优化结果动态调整搜索范围。这种自适应策略允许算法在遇到局部最优解时，通过混沌变量的随机性和遍历性跳出困境，寻找全局最优解。混沌变量的特性使得算法具有更强的探索能力，能够有效地避免陷入局部最优，从而提升整体的求解效率。 实验结果基于六个标准测试函数进行，结果显示SA2CABC在收敛速度和最优解精度上均有显著优势。尤其是在高维复杂函数的优化问题中，其性能远超基础的ABC算法。这是因为随着维度增加，传统的固定搜索空间策略可能会面临更大的困难，而SA2CABC通过自适应调整策略，能够更好地应对这种挑战。 该算法的提出者是暴励和曾建潮，他们分别是太原科技大学复杂系统与计算智能实验室的研究人员以及长治医学院的教授。他们的研究领域包括智能计算，特别是复杂系统建模、仿真与优化。他们的工作不仅提升了人工蜂群算法的性能，也为其他领域的优化问题提供了新的解决思路。 自适应搜索空间的混沌蜂群算法SA2CABC是一种高效且适用于高维复杂函数优化的人工智能算法，它的成功应用证明了混沌优化与自适应策略在优化问题上的潜在价值。