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在本文中，我们介绍了两种受自然过程启发的混合元启发式算法：蜂群优化 (BCO) 和鲸鱼优化算法 (WOA)。BCO 算法由 Karaboga 于 2005 年首次提出，借鉴了蜜蜂的觅食行为。它以简单和有效解决各种优化问题而闻名。我们将概述 BCO 算法，包括其在群体智能背景下的原理和修改。这种技术研究由众多相互作用的元素组成的分散系统，其探索能力尤为突出。Mirjalili 和 Lewis 于 2016 年提出的鲸鱼优化算法模仿了座头鲸的气泡网狩猎行为。该算法采用群体智能来避免局部最优，并通过模拟渔网方法平衡探索和开发。它的设计有助于实现最优解并有效避免局部陷阱。我们将 BCO 和 WOA 混合成一种新算法，称为 ABCWOA。该混合算法在 16 个优化任务中进行了测试，频率分别为 (100、200、500、1000)。结果表明，ABCWOA 有效地达到了最优解，通常通过在大多数任务中实现较低的最小值 (𝑓_𝑚𝑖𝑛) 来优于传统搜索算法。
软计算与人工智能杂志
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