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基于BFGS算法局部搜索策略的自適應蜂群算法

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　　針對諧波平衡分析中傳統(tǒng)算法存在初值限制，以及智能算法收斂速度慢的缺點，提出一種基于BFGS（ Broyden-Fleteher-Goldfarl-Shanno）算法局部搜索策略的自適應蜂群算法。該算法在基本蜂群算法的基礎上引入非線性的動態(tài)調整因子代替蜂群算法搜索公式中的隨機變量，增加搜索的自適應性，并將BFGS算法運用到自適應蜂群算法后期求解，提高其局部搜索能力。實驗結果表明，改進算法較標準蜂群算法迭代次數(shù)減少51. 9%，相對于傳統(tǒng)BFGS算法和部分改進智能算法均表現(xiàn)出較好收斂性能。

基于BFGS算法局部搜索策略的自適應蜂群算法

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