Sammanfattning I detta dokument lägger vi fram en hybridstrategi baserad på livscykeln för den artificiella bikolonialgoritmen för att generera dynamisk varierande population samt säkerställa lämplig balans mellan prospektering och exploatering. Biets livscykelmodell är för det första konstruerad, vilket innebär att varje individ kan reproducera sig eller dö dynamiskt under hela sökprocessen och att befolkningsstorleken kan variera dynamiskt under utförandet. Med det omfattande lärandet införlivar bina informationen om den bästa globala lösningen i sökekvationen för prospektering, medan Powells sökning gör det möjligt för bina att på djupet utnyttja kring det lovande området. Slutligen, vi omedelbart en hybrid artificiell bikoloni (HABC) optimizer baserat på den föreslagna modellen, nämligen HABC. Omfattande testexperiment baserade på de välkända CEC 2014-riktmärkena har utförts för att jämföra HABC:s prestanda med andra biomimetiska algoritmer. Våra numeriska resultat bevisar effektiviteten i det föreslagna hybridiseringssystemet och visar prestanda överlägsenheten hos den föreslagna algoritmen.
Mamma och Al. REF införde en modifierad ABC-algoritm, som använder livscykelschemat för att generera dynamisk varierande population och säkerställa en lämplig balans mellan den globala sökningen och den lokala sökningen.
A hybrid approach to artificial bee colony algorithm
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}