混沌优化与自适应搜索空间结合的改进人工蜂群算法

"自适应搜索空间的混沌蜂群算法_暴励.pdf" 本文介绍了一种针对人工蜂群(ABC)算法的改进策略，名为自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA-CABC）。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂寻找蜜源行为的优化算法，它通过模拟蜜蜂的搜寻、侦查和共享信息的过程来解决优化问题。然而，原版的ABC算法在处理某些复杂问题时可能会遇到收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题。 作者暴励和曾建潮提出在原搜索区域的基础上，根据每次迭代优化的结果动态调整搜索空间，以逐步缩小搜索范围。这种自适应性能够帮助算法更快地集中到潜在的最优解附近。同时，他们引入混沌优化的思想，利用混沌变量的无规则性和遍历性，帮助算法跳出可能的局部最优，避免早熟收敛，从而提高全局搜索能力。 混沌优化是基于混沌理论的一种优化方法，混沌系统的动态特性使其在搜索过程中具有较好的全局探索性。在SA-CABC算法中，混沌序列用于生成新的搜索点，以打破原有的搜索模式，增加算法的探索性，有助于找到全局最优解。 通过在六个标准测试函数上的仿真对比，SA-CABC算法展现出了优于基本ABC算法的性能，尤其是在处理高维度复杂函数的优化问题上，其收敛速度更快，解的精度更高。文献标志码A表明这是一项原创性研究，中图分类号TP30116将其归类为计算机科学与信息技术领域，具体是优化算法的研究。 SA-CABC算法结合了人工蜂群算法的群体智能和混沌优化的全局搜索优势，为解决复杂优化问题提供了一种有效的方法。对于进一步理解和应用这种算法，以及深入研究其他混合优化策略，该论文提供了一个清晰且有深度的参考点。