改进的人工蜂群算法及其应用.pdfVIP

摘要

近些年来由于受自然界中生物的某些行为激励而形成的元启发式优化算法在处理

一些复杂高维的问题上有着很好的表现它们受到了越来越多学者的关注人工蜂群算

法作为其中的一员自提出以来因其易于实现和较强的鲁棒性目前已被广泛应

用于诸多领域然而在解决优化问题时算法也存在着求解精度低算法收敛速度

慢等不足尤其是在处理复杂多峰的问题时这种缺点更为突出因此为了提升算法

解决问题时的优化效率学者们针对算法及其改进的算法做了深入研究基于此本

文提出了两种改进的算法主要内容如下

提出了基于累积二项概率的改进人工蜂群算法首先该算法吸取前一

阶段雇佣蜂成功和失败的经验结合累积二项概率概念设计了一个收缩因子并把它嵌入

到跟随蜂开采过程提出自适应控制有哪些信誉好的足球投注网站步长的移动公式其次考虑到传统蜂群算法中

一个维度更新机制的限制本算法计算了蜜蜂改进食物源的成功率并构建出改进修改率

因子以增强维度扰动频率最后在侦查蜂阶段定义了一个新的概念花蜜差通过

记录每个食物源改进的程度挑选出全局潜力解并设计了新的废弃解更新机制所提算法

在个传统测试函数上进行了综合测试实验结果表明相比同类改进算法

具有更快收敛速度和更高的解精度同时在个实际工程设计优化问题上的表

现也优于其它进化算法具有一定的应用能力

提出了基于贝叶斯估计的改进人工蜂群算法首先该算法通过记录雇

佣蜂阶段的食物源改进情况结合贝叶斯方法构建了新的选择概率来代替原始选择机制

以提升跟随蜂选择优秀个体的效率其次在跟随蜂阶段依据随机邻居的位置信息分别制

定了两种不同的有哪些信誉好的足球投注网站策略同时设计了两个动态控制参数和来平衡算法局部与全

局有哪些信誉好的足球投注网站能力加快算法收敛速度最后为了降低算法计算资源的浪费在侦查蜂阶段构建

了精英解更新公式通过在个传统单目标和个多目标优化问题上与其他智能算法进行

实验对比不管是在单目标测试函数还是多目标优化问题都可以取到很好的解

关键词人工蜂群算法累计二项概率工程设计优化贝叶斯估计多目标优化

ABSTRACT