摘要：人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法在求解函数最优值时,存在后期收敛速度慢、易于陷入局部最优、疏于开发等问题.为了解决这些问题,对算法进行了深入研究,结合其他仿生智能优化算法的机制,提出了一种能有效提高收敛速度,增强算法开发性和全局寻优能力,并能有效避免种群个体陷入局部最优的算法——基于交叉的全局人工蜂群算法.选取7个标准测试函数进行实验仿真,结果表明,与ABC算法、全局最优人工蜂群算法（GABC）相比,基于交叉的全局人工蜂群算法（CGABC）的收敛速度及精度均有明显提高.
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
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关键词：智能算法 交叉 全局 人工蜂群算法
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