基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法
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人工蜂群算法（ABC）是新近提出的一种基于群智能的优化方法，它比其他基于种群的智能算法更优异，但蜂群的搜索更新公式在算法的局部寻优能力上存在缺陷。因此本文致力于将擅长局部寻优的搜索机制引入人工蜂群算法，提出了一种基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法（IHABC）。IHABC算法改进了采蜜蜂和跟随蜂的搜索公式，期望保留全局搜索能力的同时能更大限度地增加算法的局部寻优能力；采用质量中上的个体优化Hooke-Jeeves搜索法的初始基点以确保局部寻优的有效性；改进Hooke-Jeeves方法的探索移动的步长公式。为了检测新算法的性能，将其与人工蜂群算法、Hooke-Jeeves人工蜂群算法（HABC）进行比较分析，3 0个基准函数上的数值实验结果表明，IHABC算法在求解无约束优化问题时得到的近似解有更高的精度。
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