El algoritmo de la colonia artificial de abejas (ABC) es una popular técnica basada en los enjambres, que se inspira en el comportamiento de búsqueda inteligente de los enjambres de abejas. En este trabajo se propone una nueva variante del algoritmo ABC, a saber, el ABC mejorado con regla de aceptación de soluciones y multibúsqueda probabilística (ABC-SA) para abordar problemas de optimización global. Se propone una nueva regla de aceptación de soluciones en la que, en lugar de la selección codiciosa entre la solución antigua y la nueva solución candidata, las soluciones candidatas peores tienen una probabilidad de ser aceptadas. Además, la probabilidad de aceptación de los peores candidatos se reduce de forma no lineal a lo largo del proceso de búsqueda de forma adaptativa. Además, para mejorar el rendimiento del ABC y equilibrar la intensificación y la diversificación, se presenta una estrategia de multibúsqueda probabilística. Se emplean tres ecuaciones de búsqueda diferentes con caracteres distintivos utilizando probabilidades de búsqueda predeterminadas. Mediante la aplicación de una nueva regla de aceptación de soluciones y un enfoque probabilístico de multibúsqueda, se mejora el rendimiento de intensificación y diversificación del algoritmo ABC. El algoritmo propuesto se ha probado en funciones de referencia bien conocidas de distintas dimensiones, comparándolo con nuevas variantes de ABC, así como con varios algoritmos recientes del estado de la técnica. Los resultados computacionales muestran que el ABC-SA propuesto supera a otras variantes del ABC y es superior a los algoritmos del estado del arte propuestos en la literatura.
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