Resumen

El algoritmo de colonias artificiales de abejas (ABC) ha atraído mucha atención y se ha aplicado a muchas aplicaciones científicas y de ingeniería en los últimos años. Sin embargo, todavía existen algunas insuficiencias en el algoritmo ABC, como la mala calidad de la solución inicial, la convergencia lenta, prematura y la baja precisión, que dificultan el desarrollo y la aplicación del ABC. Con el fin de mejorar aún más el rendimiento de ABC, en primer lugar propusimos un nuevo método de inicialización llamado división del espacio de búsqueda (SSD), que proporciona una alta calidad de las soluciones iniciales. A continuación, se utilizó una estrategia de selección disruptiva para mejorar la diversidad de la población. Además, para acelerar la tasa de convergencia, cambiamos la definición de la fase de la abeja exploradora. Además, diseñamos dos tipos de experimentos para poner a prueba nuestro algoritmo propuesto. Por un lado, realizamos experimentos para asegurarnos de la contribución de cada modificación a la mejora del rendimiento del ABC. Por otro lado, se realizaron experimentos exhaustivos para demostrar la superioridad de nuestro algoritmo propuesto. Los resultados experimentales indican que SDABC supera significativamente a otros ABC, contribuyendo a una mayor precisión de la solución, una velocidad de convergencia más rápida y una mayor estabilidad del algoritmo.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:abc, algoritmo, colonia artificial de abejas, estrategia de selección disruptiva, mayor velocidad de convergencia, mayor precisión de la solución, nuevo método de inicialización, fase de abeja exploradora, división del espacio de búsqueda, mayor estabilidad del algoritmo
• Keywords:abc, algorithm, artificial bee colony, disruptive selection strategy, faster convergence speed, higher solution accuracy, novel initialization method, scout bee phase, search space division, stronger algorithm stability