A reinforcement learning-guided artificial bee colony algorithm with adaptive operator selection for numerical optimization

2026-08-14

0

PRE

AI

DOI：10.1016/j.asoc.2026.116229

原文求助

摘要

En 中文

QLABC使用Q学习进行ABC中的动态自适应算子选择。 6状态表示跟踪种群多样性和算法停滞。阶段结束延迟的Q表更新通过抑制噪声评估来稳定学习。基于差分进化的变异策略帮助群体逃离深局部最优。 QLABC在CEC 2017混合函数上优于当前最先进方法。