Resumen

El algoritmo de la colonia artificial de abejas, que es una de las técnicas de inteligencia de enjambre más recientes y populares, es deficiente en cuanto a su explotación y tiene algunos defectos, como la lentitud de la velocidad de búsqueda, la escasa diversidad de la población, el estancamiento en el proceso de trabajo y el atrapamiento en la solución óptima local. El objetivo de este trabajo es desarrollar un nuevo algoritmo de colonia de abejas artificial modificado teniendo en cuenta la estructura de la población inicial, los grupos de subpoblación, la actualización por pasos y la eliminación de la población. Además, en función de la teoría de aprendizaje basada en la oposición y de los nuevos algoritmos modificados, se propone un método de agrupación mejorado de tipo S y se sustituye el modo original de selección de la ruleta por el de sensibilidad-feromona. A continuación, se diseña un paso adaptativo con funciones exponenciales para sustituir el paso aleatorio original. Finalmente, basándose en las nuevas versiones de la función de prueba CEC13, se eligen seis funciones de referencia con las dimensiones D = 20 y D = 40 y se aplican en los experimentos para analizar y comparar la velocidad de iteración y la precisión de los nuevos algoritmos modificados. Los resultados experimentales muestran que el nuevo algoritmo modificado tiene una búsqueda más rápida y estable y puede aumentar rápidamente la diversidad de la población pobre y sacar las soluciones óptimas globales.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:nuevo algoritmo modificado, escasa diversidad de la población, algoritmo de la colonia de abejas, selección de la ruleta, estructura de la población inicial, soluciones óptimas globales, velocidad de búsqueda lenta, versión de la función cec13, soluciones óptimas locales, paso aleatorio original
• Keywords:new modified algorithm, poor population diversity, bee colony algorithm, roulette wheel selection, initial population structure, global optimal solutions, slow search speed, function version cec13, local optimal solutions, original random step