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人工蜂群算法的应用
【摘要】 人工蜂群算法( ABC)是建立在蜜蜂自组织型和群体智能基础上的一
种非数值优化计算方法。自 1995 年提出蜂群算法后,该算法引起了学者们的
极大关注,并已在组合优化、网络路由、函数优化、机器人路径规划等领域获
得了广泛应用。本文首先介绍了蜂群算法的研究背景、基本原理、要素构成、
算法流程和优缺点,然后,介绍蜂群算法在实际中的应用,并且最后用 Matlab
实现人工蜂群算法对 Griewank 函数的优化,最后,本文对蜂群算法领域存在的
问题进行了总结,并提出了未来蜂群算法的研究方向。
【关键词】 人工蜂群算法;函数优化; Matlab ;研究方向
一、 研究背景
群体智能( SwarmIntelligence )是指具有简单智能的个体 通过相互协作和
组织表现出群体智能行为的特性,具有天然 的分布式和自组织特征,在没有集
中控制且不提供全局模型的前提下表现出了明显的优势。虽然目前针对群体智
能的研究还处于初级阶段,且存在许多困难,但群体智能的研究代表了计算机
研究发展的一个重要方向。 2005 年 Karaboga 成功地将蜜蜂采蜜原理应用于函
数 的 数 值 优 化 , 并 提 出 比 较 系 统 的 人 工 蜂 群 算 法
(ArtificialBeeColonyAlgorithm ,简称 ABC 算法)。目前,关于 ABC 算法研究
与应用还处于初级阶段,但由于其控制参数少、易于 实现、计算简洁、鲁棒性
强等特点,已成为群体智能领域的研究热点之一,被越来越多的学者所关注。
二、 基本原理
自然界中的蜂群总是能自如发现优良蜜源(或花粉)。 Von Frisch 研究揭
示蜜蜂以跳舞的方式来传达蜜源的信息。采集到花粉的蜜蜂,返回后在蜂巢上
翩然起舞;蜜蜂沿直线爬行,然后再转向左这一种舞蹈,其动线呈“ 8”字形,
并摇摆其腹部,舞蹈的中轴线与地心引力的夹角正好表示蜜源的方向和太阳的
夹角。这种舞被称为“摇摆舞”,蜂群实现采蜜的集体智能行为包含 3 个基本
- 1 -
部分:蜜源、采蜜蜂 EF、待工蜂 UF。此外引入 3 种基本的行为模式:有哪些信誉好的足球投注网站蜜
源、为蜜源招募和放弃蜜源。
蜂群采蜜工作图见图 1.1 。
图 1.1 蜜蜂采蜜工作图
模仿蜂群的算法原理
(1) 食物源初始化
初始化时,随机生成 SN 个可行解(等于雇佣蜂的数量)并计算适应度函
数值。随机产生可行解的公式如下:
式中, xi(i=1, 2, . . . , SN)为 D 维向量, D 为优化参数的个数, j ∈{1, 2, … ,
D} 。
(2) 新蜜源的更新有哪些信誉好的足球投注网站
蜜蜂记录自己到目前为止的最优值,并在当前蜜源邻域内展开有哪些信誉好的足球投注网站,基本
ABC 在蜜源附近有哪些信誉好的足球投注网站新蜜源的公式为 :
- 2 -
式中, j ∈{ 1, 2, … D } , ,k ∈{ 1, 2, …, SN },k 为随机生成且 k≠i,为[ - 1, 1]
之间的随机数。
(3) 跟随蜂选择引领蜂
跟随蜂选择引领蜂的概率公式:
式中, fit(xi) 为第 i 个解的适应值对应蜜源的丰富程度。蜜源越丰富,被跟随蜂
选择的概率越大。
(4) 产生侦查蜂
当某蜜源迭代
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