A Modified Artificial Bee Colony Algorithm with Firefly Algorithm Strategy for Continuous Optimization Problems

CONTENIDO PARA USUARIOS REGISTRADOS

Inicia sesión para disfrutar este recurso. Si aún no estás afiliado a BibloRed, haz clic en el botón.

Descripción: El algoritmo de Colonia Artificial de Abejas (ABC) es uno de los algoritmos eficientes de optimización inspirados en la naturaleza para resolver problemas continuos. No tiene parámetros de control sensibles y se ha demostrado que es competitivo con otros algoritmos bien conocidos. Sin embargo, la convergencia lenta, la convergencia prematura y quedar atrapado en soluciones locales pueden ocurrir durante la búsqueda. En este artículo, proponemos un nuevo algoritmo de Colonia Artificial de Abejas Modificado (MABC) para superar estos problemas. Todas las fases de ABC están determinadas para mejorar los procesos de exploración y explotación. Utilizamos una nueva ecuación de búsqueda en la fase de abeja empleada, aumentamos las probabilidades para que las abejas observadoras encuentren posiciones mejores, y reemplazamos algunas posiciones peores por nuevas en la fase de abeja observadora. Además, utilizamos la estrategia del algoritmo de Luciérnaga para generar una nueva posición reemplazando una posición no actualizada en la fase de abeja explor
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "A Modified Artificial Bee Colony Algorithm with Firefly Algorithm Strategy for Continuous Optimization Problems", -:Revista VirtualPRO,, 2018. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3857472/), el día 2025-06-26.

Información adicional