Resumen

Como un algoritmo novel de inteligencia de enjambre, el algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC) inspirado en la división individual del trabajo y el intercambio de información durante el proceso de recolección de miel tiene la ventaja de una estructura simple, menos parámetros de control y excelentes características de rendimiento, y puede aplicarse a redes neuronales, optimización de parámetros, entre otros. Con el fin de mejorar aún más la capacidad de exploración del ABC, en este artículo se propone un algoritmo de colonia artificial de abejas con actualización de ubicación aleatoria (RABC), y la ecuación de búsqueda modificada toma una ubicación aleatoria en el enjambre como centro de búsqueda, lo que puede ampliar el rango de búsqueda de nuevas soluciones. Además, se utiliza el caos para inicializar la población del enjambre y se mejora la diversidad de la población inicial. Luego, se adopta la estrategia de selección de torneos para mantener la diversidad de la población en el proceso evolutivo. A través del experimento de simulación en

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Inteligencia de enjambre; Algoritmo de colonia artificial de abejas; Actualización de ubicación aleatoria; Red neuronal; Optimización de parámetros; Capacidad de exploración
• Keywords:Swarm intelligence; Artificial bee colony algorithm; Random location updating; Neural network; Parameter optimization; Exploration ability