基于马尔可夫链的人工蜂群算法
郭佳1,2, 马朝斌1,2, 苗萌萌2, 张绍博21. 北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044;
2. 国家保密科技测评中心, 北京 100044
收稿日期:2019-04-17出版日期:2020-02-28发布日期:2020-03-27作者简介:郭佳(1983-),女,工程师,E-mail:m13581902161@163.com.基金资助:Markov Chain Based Artificial Bee Colony Algorithm
GUO Jia1,2, MA Chao-bin1,2, MIAO Meng-meng2, ZHANG Shao-bo21. School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
2. National Secrecy Science and Technology Evaluation Center, Beijing 100044, China
Received:2019-04-17Online:2020-02-28Published:2020-03-27Supported by:摘要/Abstract
摘要： 分析了人工蜂群算法及部分国内外****提出的改进算法，针对局部搜索能力差和容易陷入局部最优解的缺点，根据马尔可夫链预测已知解空间的发展趋势，提出了一种基于马尔可夫链的改进人工蜂群算法（MABC），通过伪代码给出了算法的运行过程，从收敛性能和算法复杂度2个方面分析了人工蜂群算法、一种典型的改进算法和MABC算法的性能.最后以10个典型函数为测试用例，从结果精度、收敛速度、分割参数和运行时间4个方面进行验证，实验结果表明，MABC算法在求解精度和收敛速度上高于ABC算法，但运行时间略长，验证了理论分析的结果.
中图分类号:
TP389
引用本文
郭佳, 马朝斌, 苗萌萌, 张绍博. 基于马尔可夫链的人工蜂群算法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(1): 54-60.
GUO Jia, MA Chao-bin, MIAO Meng-meng, ZHANG Shao-bo. Markov Chain Based Artificial Bee Colony Algorithm[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(1): 54-60.
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