灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)是两种流行且高效的群智能优化算法. GWO具有局部搜索能力强等优势,但存在全局搜索能力弱等缺陷;而ABC具有全局搜索能力强等优点,但存在收敛速度慢等不...灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)是两种流行且高效的群智能优化算法. GWO具有局部搜索能力强等优势,但存在全局搜索能力弱等缺陷;而ABC具有全局搜索能力强等优点,但存在收敛速度慢等不足.为实现二者优势互补,提出了一种GWO与ABC的混合算法(Hybrid GWO with ABC,HGWOA).首先,使用静态贪心算法替代ABC雇佣蜂阶段中的动态贪心算法来强化探索能力,同时为弥补其收敛速度降低的不足,提出一种新型的搜索蜜源方式;然后,去掉影响收敛速度的侦查蜂阶段,在雇佣蜂阶段再添加反向学习策略,以避免搜索陷入局部最优;最后,为了平衡以上雇佣蜂阶段的探索能力,在观察蜂阶段,自适应融合GWO,以便增强开采能力和提高优化效率.大量的函数优化和聚类优化的实验结果表明,与state-of-the-art方法相比,HGWOA具有更好的优化性能及更强的普适性,且能更好地解决聚类优化问题.展开更多
文摘灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)是两种流行且高效的群智能优化算法. GWO具有局部搜索能力强等优势,但存在全局搜索能力弱等缺陷;而ABC具有全局搜索能力强等优点,但存在收敛速度慢等不足.为实现二者优势互补,提出了一种GWO与ABC的混合算法(Hybrid GWO with ABC,HGWOA).首先,使用静态贪心算法替代ABC雇佣蜂阶段中的动态贪心算法来强化探索能力,同时为弥补其收敛速度降低的不足,提出一种新型的搜索蜜源方式;然后,去掉影响收敛速度的侦查蜂阶段,在雇佣蜂阶段再添加反向学习策略,以避免搜索陷入局部最优;最后,为了平衡以上雇佣蜂阶段的探索能力,在观察蜂阶段,自适应融合GWO,以便增强开采能力和提高优化效率.大量的函数优化和聚类优化的实验结果表明,与state-of-the-art方法相比,HGWOA具有更好的优化性能及更强的普适性,且能更好地解决聚类优化问题.
基金Natural Science Foundation of China(51706093)Natural Science Foundation of Jiangsu Province(BK20181308)Fundamental Research Funds for the Central Universities(2018B45414)。
