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第27章 基于人工蜂群算法的函数优化分析
第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 第27章 基于人工蜂群算法的函数优化分析 第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 自然界中的群居昆虫,它们虽然个体结构简单,但是通过个体间的合作却能够表现出极其复杂的行为能力。受这些社会性昆虫群体行为的启发,研究者通过模拟这些群体的行为提出了群集智能算法。这些群集智能算法的出现,使得一些比较复杂且难于用经典优化算法进行处理的问题得到了有效的解决,同时这些算法已不断地运用于解决实际问题,在很多领域得到了广泛的应用,如调度问题,人工神经网络,组合优化问题等工程领域。人工蜂群算法(ABC)是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群集智能优化算法,它为解决存在于科学领域的全局优化问题提供了一种新的方法。由于它具有控制参数少、易于实现、计算简单等优点,已经被越来越多的研究者所关注。 学习目标: (1)熟练运用人工蜂群算法优化求解分配问题; (2)熟练掌握MATLAB实现人工蜂群算法源程序等。 第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 27.1 人工蜂群算法概述 人工蜂群算法(ABC)作为一种模拟蜜蜂蜂群智能有哪些信誉好的足球投注网站行为的生物智能优化算法,2008年引入国内,是一种新型的全局寻优算法,能够解决计算机科学、管理科学、控制工程等领域的几乎全部全局优化问题。又由于人工蜂群算法(ABC)控制参数少、易于实现、计算简洁,从而成为学术界研究的焦点。ABC算法已经成功地应用到各个领域,如图像处理、调度问题、旅行商问题、人工神经网络训练、动态路径选择、蛋白高级结构预测、无线传感器网络等;此外,ABC 算法还与其它方法相互结合,比如将粒子群算法、分布式思想、局部有哪些信誉好的足球投注网站算子和保持种群多样性策略等与ABC算法相结合,以此提高算法的整体优化性能。 ABC算法把优化问题的解看作是具有经验和智慧的智能个体即蜜蜂,将优化问题的目标函数值度量成蜜蜂对环境的适应能力,将定量问题形象化、智能化,为解决大量复杂的实际问题提供了新的思路。ABC算法在各个领域中的成功应用,显示了ABC算法具有强大的生命力,无论从理论研究还是应用研究的角度分析,ABC 算法及其应用研究都具有重要的学术意义和现实价值。 第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 27.3 算法原理 人工蜂群算法(ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的群集智能优化算法。人工蜂群算法(ABC)主要模拟蜂群的智能采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的采蜜活动,并实现蜜源信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。 在人工蜂群算法(ABC)算法中,人工蜂群包含3个组成部分:采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。在蜂群中,出去寻找蜜源的蜜蜂是采蜜蜂,在舞蹈区内等待选择蜜源的蜜蜂是观察蜂,而在一定情况下进行随机有哪些信誉好的足球投注网站蜜源的蜜蜂是侦察蜂。在蜂群进化过程中,采蜜蜂和观察蜂负责执行开采过程,而侦察蜂执行探索过程。群体的一半由采蜜蜂构成,另一半由观察蜂构成。每一处蜜源仅仅有一个采蜜蜂,也就是采蜜蜂的个数与蜜源的个数相等。 第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 实际上,ABC算法中包含四个选择过程:(1)观察蜂根据一定的选择概率选择蜜源的全局选择过程;(2)采蜜蜂和观察蜂结合自身的局部信息进行邻域有哪些信誉好的足球投注网站产生候选位置的局部选择过程;(3)所有人工蜂对新旧蜜源进行比较,保留较好蜜源的贪婪选择过程;(4)侦察蜂有哪些信誉好的足球投注网站新蜜源的随机选择过程。 由以上的分析可知,ABC算法作为一种群集智能随机优化算法,能够实现模拟蜂群的高效采蜜行为,而且在全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和局部有哪些信誉好的足球投注网站能力之间有一个较好的平衡,从而使得算法的性能得到了很大的提升。 27.4 ABC算法流程 基本ABC算法中有哪些信誉好的足球投注网站方程具有很大的随机性,为了加快算法的收敛速度使种群能够朝着较好个体的方向进化,对ABC算法有哪些信誉好的足球投注网站方程的改进是很有必要的。并且改进算法的实现步骤只是把原来的有哪些信誉好的足球投注网站方程替换为改进的有哪些信誉好的足球投注网站方程,其余都不改变。 第二十七章 MATLAB优化算法案例分析与应用 27.5 人工蜂群算法函数优化与MATLAB实现 % 初始化变量值 Range = repmat((ub-lb),[FoodNumber 1]); % 最大值 Lower = repmat(lb, [FoodNumber 1]); % 最小值 Foods = rand(FoodNumber,D) .* Range + Lower; % 初始化个体 ? ObjVal=feval(objfun,Foods); % 目标函数值 Fitness=calculateFitness(ObjVal); % 适应度值,取其导数,为最小值 ?
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