论文研究 全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法.pdf

针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点，提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化，将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力；同时受差分演化算法中“交叉”操作的启发，提出多维邻域搜索方式，加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真，实验结果表明与传统算法相比，提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题，提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。