基于约束一致策略的人工蜂群算法

在过去的研究中，进化算法逐渐被广泛应用于求解复杂优化问题。然而，利用进化算法解决约束优化问题时，常常不能得到很好的结果，因为它们不能直接减少约束问题的约束违反程度。为了能够更好地得到目标函数的最优解，且减少约束违反对最优解的影响，本文将人工蜂群算法(ABC)的全局优化优势和约束一致策略(CC)的稳定计算特性集成到一种新的混合启发式算法中——基于约束一致策略的人工蜂群算法(ABCCC)。在进化搜索过程中，约束一致策略对于快速减少约束违反是相当有效的。通过一组测试函数，以及基于约束一致策略的粒子群算法(PSOCC)和基于约束一致策略的差分进化算法(DECC)两种方法进行比较，证明ABCCC具有一定的处理约束优化问题的能力。实验结果表明，该算法在优化质量和收敛速度方面都具有良好的性能。