第5章蜂群算法基本理论.ppt

* * 5.1 蜂群算法的概述 5.1.1 蜂群算法的概念 5.1.2 蜂群算法的的发展 5.1.3 蜂群算法的特点 5.1.4 蜂群算法的分类 5.2 蜂群算法的基本原理 5.2.1 基于蜜蜂繁殖行为的蜂群算法 5.2.2 基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法 5.3 蜂群算法的应用 5.4 蜂群算法的研究方向 第5章 蜂群算法基本理论 5.1 蜂群算法概述 5.1.1 蜂群算法的概念 蜂群算法是一种模仿蜜蜂繁殖、采蜜等行为的新兴群智能优化算法。 5.1 蜂群算法概述 5.1.2 蜂群算法的发展 人工蜂群算法于2005年由土耳其学者D. Karaboga系统提出。 ? 萌芽阶段 1946年，德国生物学家K.V.Frisch破译了蜜蜂采蜜时跳舞所蕴含的信息，并因此获得1973年诺贝尔生理学奖。 1995年，美国Cornell University（康奈尔大学）的T.D. Seeley提出蜂群的自组织模型。 2001年，H.A.Abbass提出了蜜蜂婚配优化（Mating Optimization，MBO）算法，用于解决可满足性问题。 2001年，P.Lucic等针对蜜蜂行为建模，并提出一种基于蜂群采蜜行为的蜜蜂系统（Bee System，BS）。 5.1 蜂群算法的概述 5.1.2 蜂群算法的发展 ? 发展阶段 2005年，土耳其埃尔吉耶斯大学的Dervis Karaboga在T.D. Seeley 蜂群自组织模型的基础上，系统提出了人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，简称ABC），并将其应用于数值优化领域。2006年又扩展到约束性数值优化领域。 此后，国内外学者针对基本蜂群算法提出了多种改进算法，并应用于不同领域。 目前，蜂群算法的研究还处于不断探索与改进的阶段。 5.1 蜂群算法的概述 5.1.3 蜂群算法的特点 ? 蜂群算法的优点 ① 全局性：蜂群算法在有哪些信誉好的足球投注网站过程中不易陷入局部极值点，即使在非连续和含有噪声的情况下，也能以较大概率收敛到最优解或满意解，具有很强的容噪能力。 ② 并行性和高效性：蜂群算法具有大范围全局有哪些信誉好的足球投注网站和并行性等特点，适用于并行计算，因而执行效率高。 ③ 鲁棒性：鲁棒性强意味着蜂群算法的有哪些信誉好的足球投注网站以群体为基本单元，不受初始选择的影响，不因实例的不同而蜕变；同时对于一个相同问题，在不同的多次运行中能够得到相同结果，在解的质量上没有很大差异。这已被许多数值所证实。 5.1 蜂群算法的概述 ④ 普适性和易扩性：蜂群算法是一种弱方法，它采用自然进化机制来表示复杂现象，对函数的形态无要求，可解决多种优化有哪些信誉好的足球投注网站问题。针对不同实例，只需适当调整算子参数等，进行很小修改即可适应新的问题，程序能够通用，这是现行的其他大多数优化方法所做不到的。 ⑤ 简明性：蜂群算法的基本思想简单明了，实现步骤通俗易懂。 5.1 蜂群算法的概述 5.1.4 蜂群算法的分类 按照机理不同，蜂群算法分为两类： ? 受婚配行为启发的蜜蜂婚配优化算法，也称为基于蜜蜂繁殖机理的蜂群算法。 ? 受采蜜行为启发的蜜蜂采蜜优化算法。 另外，还有模拟蜂王繁殖行为的蜂王进化算法，模拟蜜蜂躲避障碍物的蜜蜂躲避算法，模拟蜂群任务分配行为的可用于服务器动态分配的分散蜜蜂算法，等等。 5.1 蜂群算法的概述 5.2 蜂群算法的基本原理 5.2.1 基于蜜蜂繁殖行为的蜂群算法 ? 生物学机理 一个完整的蜂巢一般由一只蜂王、上千的雄蜂、10000 ~60000工蜂和幼蜂组成。 这三种蜂分工明确，各司其职。蜂王是蜂群中唯一具有生殖能力的雌蜂，主要任务是与不同的雄蜂进行交配与产卵；雄蜂是整个蜂群的父亲和警卫，主要任务是和蜂王交配繁殖后代；工蜂主要负责清洁、哺育、筑巢、守卫和采蜜等各项工作。 5.2 蜂群算法的基本原理 5.2 蜂群算法的基本原理 蜂王的求偶过程称为婚飞。蜂王在空中起舞就标志着婚飞的开始，一群雄蜂追随其后。蜂王选择其中一只雄蜂进行空中交配，每次可以与7~20只雄蜂交配，直至纳满精子飞回蜂巢产卵。为了避免近亲繁殖，蜂王有时会寻找其他蜂群的雄蜂交配。刚开始交配时，蜂王飞行速度很快，每交配一次，蜂王的飞行速度有所衰减。 当蜂王衰弱