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分析人工蜂群算法（ABC及其改進(jìn)算法的不足，通過驗(yàn)證人工蜂群算法解空間在時(shí)間維度上的馬爾可夫性，提出將ABC算法分為兩個(gè)階段的 improved Markov ABC（ IMABC）算法。第一階段運(yùn)行ABC算法得出初始解空間，第二階段利用馬爾可夫鏈對第一階段產(chǎn)生的解空間進(jìn)行重構(gòu)，并進(jìn)一步預(yù)測新解。 IMABC算法減少了人工蜂群算法的隨機(jī)性，同時(shí)避免了因依賴某一最優(yōu)值導(dǎo)致的算法早熟。給岀了 IMABC算法的偽代碼，并對其收斂復(fù)雜度和尋優(yōu)能力進(jìn)行了分析。將 IMABC算法、GABC算法和ABC算法在9個(gè)典型測試函數(shù)上運(yùn)行，分別比較算法的收斂精度、收斂效率和運(yùn)行時(shí)間，得出 IMABC算法優(yōu)于GABC算法和ABC算法的結(jié)論，并通過比較驗(yàn)證了分割參數(shù)和解空間維度對函數(shù)尋優(yōu)過程的影響。
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