分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题

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为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法.首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性. In order to overcome the shortcomings of artificial bee colony algorithm, such as low convergence rate and low search precision, due to weak development ability, this paper proposes an artificial immune bee colony algorithm based on distributed elitist evolutionary model combining with the idea of ​​sub-colony and immune clone selection algorithm. Firstly, heuristic fast artificial bee colony operation is performed on the outer sub-bee population to improve the convergence rate. Then, the immune clonal selection operation is performed on the inner deep bee colony to further improve the convergence precision and global search ability of the bee colony. The simulation results show that the algorithm Effectiveness and Superiority in Solving Function Optimization Problems.
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