人工蜂群算法详解(推荐完整)
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人工智能与优化算法的交叉应用越来越广泛。
其中，人工蜂群算法作为一种新型的智能优化算法，已经在多个领域取得了显著的成果。
特别是在语音识别领域，人工蜂群算法的应用显得尤为重要。
本文将详细介绍人工蜂群算法的原理及特性，并探讨其如何有效应用于语音识别系统中。
二、人工蜂群算法的原理及特性人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种基于自然界中蜜蜂采蜜行为的仿生优化算法。
它通过模拟蜜蜂的觅食行为，寻找最优解。
人工蜂群算法具有以下特性：1. 仿生性：人工蜂群算法借鉴了蜜蜂的觅食行为，具有较强的仿生性。
2. 并行性：该算法通过模拟多只蜜蜂的行为，使得搜索过程具有并行性。
3. 自适应性：人工蜂群算法可以根据搜索过程中的反馈信息，自适应地调整搜索策略。
4. 鲁棒性强：该算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
三、人工蜂群算法在语音识别中的应用随着语音识别技术的不断发展，如何提高语音识别的准确性和效率成为了研究的重点。
人工蜂群算法作为一种高效的优化算法，在语音识别中发挥了重要作用。
1. 特征提取：在语音识别中，特征提取是关键的一步。
人工蜂群算法可以通过优化特征参数，提高特征提取的准确性。
例如，通过优化梅尔频率倒谱系数（MFCC）等参数，提高语音信号的表示能力。
2. 模型训练：在语音识别系统中，模型训练是一个复杂的过程。
人工蜂群算法可以用于优化模型参数，提高模型的泛化能力。
例如，通过优化支持向量机（SVM）等分类器的参数，提高语音识别的准确率。
3. 声学模型优化：声学模型是语音识别系统的重要组成部分。
人工蜂群算法可以用于优化声学模型的参数，提高模型的性能。
例如，通过优化隐马尔可夫模型（HMM）的参数，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
4. 集成学习：在语音识别中，集成学习是一种常用的方法。
人工蜂群算法可以用于优化集成学习的权重和基分类器的选择，提高集成学习的性能。
人工蜂群算法
⼈⼯蜂群算法算法背景⼈⼯蜂群算法 (Artificial Bee Colony, ABC) 是由 Karaboga 于 2005 年提出的⼀种新颖的基于集群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜⾏为。
它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进⾏优劣的⽐较，通过各⼈⼯蜂个体的局部寻优⾏为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
蜜蜂是⼀种群居昆⾍，虽然单个昆⾍的⾏为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的⾏为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极⾼的效率从⾷物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。
搜索流程算法的调⽤过程如下：初始化所有蜜源记录最优蜜源while:雇佣蜂对所有蜜源进⾏邻域搜索（避免饥饿效应）计算轮盘度，判断蜜源质量观察蜂对优质蜜源进⾏邻域搜索（加速算法收敛）记录最优蜜源侦查蜂放弃枯竭蜜源进⾏全局搜索（跳出局部最优）记录最优蜜源end其中雇佣蜂和观察蜂有着相似的逻辑，特别在对指定蜜源进⾏邻域搜索时，两者的逻辑是完全的⼀样的：1. 基于原有蜜源进⾏邻域突变2. 保证邻域突变的有效性3. 若为优质突变，则进⾏蜜源替换4. 若为劣质突变，则进⾏蜜源开采但是算法的设计者们却特意区分出两种不同的逻辑，其原因可以从实现代码中看出。
在进⾏领域搜索时，对指定蜜源的选择和限定是关键所在，它暗⽰了雇佣蜂和观察蜂的区别以及承担的不同⾓⾊。
⾸先对于雇佣蜂的⾓⾊，其指定蜜源的⽅式简单粗暴，对每⼀个蜜源进⾏遍历指定。
通过这种⽅式进⾏邻域搜索，是建⽴整个算法的基础核⼼。
⽽对于观察蜂⾓⾊，它是根据轮盘赌策略进⾏蜜源的指定，也就是说，蜜源越是优质，其被指定的、被进⾏领域搜索的概率就越⾼。
通过这种正向反馈的过程，加速了整个算法的收敛性，可以帮助我们在多个局部中快速找到最优解。
如此看来观察蜂似乎是雇佣蜂的进化版，观察蜂似乎可以完全替代雇佣蜂？其实不然。
观察蜂⾓⾊在进⾏快速收敛、对优质蜜源进⾏了较多照顾的同时，劣质的蜜源可能会被忽略，从⽽产⽣饥饿效应。
人工蜂群算法详解
•
蜂群采蜜行为
待求解问题
食物源位置
可行解
食物源质量
适应度
采蜜速度
收敛速度
食物源质量最大值（最大收益度）
h
最优解
7
1.蜜源初始化
• 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： x ij x m in ,j r a n d ( 0 ,1 ) (x m a x ,j x m in ,j) (1)
h
20
算法实现
更新策略
式中对于引领蜂,完全重走上次的路径,概率等于1.对
于跟随蜂,根据转移因子大小依概率选择路径,启发式因子
ηij= 1/ dij,dij(i,j= 1,2,… ,n)为城市i和城市j之间的 欧式距离;α为表示转移因子ρij重要程度的参数;β为表 示启发式因子ηij重要程度的参数;BS,BF,BL分别为侦察蜂、 跟随蜂及引领蜂集合.
为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随机数。
h
8
3. 观察蜂选择雇佣蜂的概率
Pi
fit(xi )
SN
fit(xn )
n 1
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，被观察蜂选择的概率越大。
4. 侦察蜂的产生
为防止算法陷入局部最优，当某蜜源迭代limit次没
h
18
算法实现
更新策略
式中:ρkij为第k只蜜蜂从城市i到城市j的转移因 子;γ为除引领蜂走过的路径外,可选城市的总数;σ为转 移强度;μ为可选城市总数;
当可选路径中不含引领蜂走过的路径时,转移因子取 σ/μ,其中,当可选路径中含引领蜂走过的路径且为引领 蜂走过的路径时,转移因子等于τij,若选其它路径,则转移 因子为
优化算法——人工蜂群算法(ABC)
优化算法——人工蜂群算法(ABC)一、人工蜂群算法的介绍手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的。
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。
人工蜂群算法属于群智能算法的一种。
二、人工蜂群算法的原理1、原理标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。
整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。
在标准的ABC算法中，采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息；观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源；侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源，它们在蜂房附近随机地寻找蜜源。
假设问题的解空间是维的，采蜜蜂与观察蜂的个数都是，采蜜蜂的个数或观察蜂的个数与蜜源的数量相等。
则标准的ABC算法将优化问题的求解过程看成是在维搜索空间中进行搜索。
每个蜜源的位置代表问题的一个可能解，蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。
一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。
与第个蜜源相对应的采蜜蜂依据如下公式寻找新的蜜源：其中，，，是区间上的随机数，。
标准的ABC算法将新生成的可能解与原来的解作比较，并采用贪婪选择策略保留较好的解。
每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源，概率公式为其中，是可能解的适应值。
对于被选择的蜜源，观察蜂根据上面概率公式搜寻新的可能解。
当所有的采蜜蜂和观察蜂都搜索完整个搜索空间时，如果一个蜜源的适应值在给定的步骤内(定义为控制参数“limit”) 没有被提高, 则丢弃该蜜源，而与该蜜源相对应的采蜜蜂变成侦查蜂，侦查蜂通过已下公式搜索新的可能解。
其中，是区间上的随机数，和是第维的下界和上界。
2、流程∙初始化；∙重复以下过程：o将采蜜蜂与蜜源一一对应，根据上面第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源；o记忆迄今为止最好的蜜源；判断终止条件是否成立；三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题对于函数其中。
数据挖掘中的人工蜂群算法原理解析
数据挖掘中的人工蜂群算法原理解析数据挖掘是一项重要的技术，它通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联，帮助人们做出更加准确的决策。
而在数据挖掘的过程中，人工蜂群算法被广泛应用，它是一种基于自然界蜜蜂群体行为的优化算法，能够有效地解决复杂的优化问题。
人工蜂群算法的原理源于蜜蜂群体的行为。
蜜蜂群体在寻找蜜源的过程中，会通过信息的交流和协作来寻找最佳的解决方案。
人工蜂群算法模拟了这种行为，通过构建虚拟的蜜蜂群体来解决优化问题。
在人工蜂群算法中，蜜蜂被分为三类：工蜂、侦查蜂和观察蜂。
工蜂负责在搜索空间中随机选择解，并通过局部搜索来优化解。
侦查蜂负责在搜索空间中随机选择解，并通过全局搜索来寻找更优的解。
观察蜂负责观察工蜂和侦查蜂的行为，并根据其表现来调整搜索策略。
人工蜂群算法的核心是信息交流和协作。
蜜蜂通过信息素来交流和共享有关解的信息。
信息素是一种虚拟的化学物质，蜜蜂会根据信息素浓度来选择解。
当一个蜜蜂发现一个更优的解时，它会释放更多的信息素，吸引其他蜜蜂前来观察和学习。
这种信息素的传播和积累，最终会导致整个蜜蜂群体向更优的解靠拢。
人工蜂群算法的优势在于其并行性和全局搜索能力。
蜜蜂群体中的每个个体都可以独立地搜索解空间，并通过信息交流来共同寻找最佳解。
这种并行性使得算法能够快速地收敛到最优解。
同时，蜜蜂群体中的侦查蜂能够进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
这种全局搜索能力使得算法具有较好的鲁棒性和适应性。
然而，人工蜂群算法也有一些局限性。
首先，算法对参数的选择较为敏感，不同的参数设置可能会导致不同的结果。
其次，算法的收敛速度和最终解的质量与问题的复杂度有关。
对于复杂的优化问题，算法可能需要较长的时间来找到最优解。
此外，算法的性能也受到问题维度的影响，对于高维问题，算法可能会受到维度灾难的困扰。
总的来说，人工蜂群算法是一种强大的优化算法，能够有效地解决复杂的优化问题。
它通过模拟蜜蜂群体的行为，实现了信息交流和协作，从而寻找最佳解决方案。
一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法
一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）是一种高效的优化算法，可以求解各种函数优化问题。
该算法模拟了蜜蜂群体中的觅食行为，通过尝试不同的解来寻找最优解。
本篇文章将介绍人工蜂群算法的基本原理以及如何使用该算法求解一个函数优化问题。
人工蜂群算法基本原理人工蜂群算法模拟了蜜蜂群体中3种不同的行为：员工蜂、观察蜂和侦查蜂。
员工蜂在蜂巢中搜索食物源，观察蜂观察员工蜂的行为并试图找到更优的解，而侦查蜂则在搜索空间中随机搜索未探索的区域。
算法的步骤如下：1. 初始化种群：随机生成一定数量的解，称为蜜蜂。
2. 员工蜂阶段：每个员工蜂根据当前的位置搜索周围的解，并更新其位置。
如果更新后的解比原来的解更优，员工蜂就将这个解带回蜂巢。
3. 观察蜂阶段：观察蜂在蜂巢中观察所有的员工蜂，并试图找到更优的解。
观察蜂通过跟踪最优的员工蜂来确定其所要访问的解的位置。
4. 侦查蜂阶段：侦查蜂在搜索空间中随机搜索未探索的区域，如果找到比当前最优解更优的解，则将其带回蜂巢。
5. 更新最优解：在每个周期的最后，根据目标函数的值更新当前最优解。
6. 重复步骤2-5，直到满足停止准则。
使用人工蜂群算法求解函数优化问题函数优化问题是指寻找一个函数的最小值或最大值。
例如，我们想要找到函数f(x)=x^2在区间[0,5]内的最小值。
这个问题可以使用人工蜂群算法来解决。
首先，我们需要确定目标函数，即要优化的函数。
在这个例子中，目标函数为f(x)=x^2。
接下来，我们需要确定搜索空间，也就是变量x可以取的范围。
在这个例子中，搜索空间为[0,5]。
然后，我们需要确定算法的参数。
这些参数包括种群大小、搜索周期、员工蜂和观察蜂访问解的邻域大小和侦查蜂随机搜索的概率等。
最后，我们使用人工蜂群算法求解函数优化问题。
算法会在搜索空间内不断寻找最优解，并在每个周期的最后更新最优解。
当算法满足停止准则时，我们就得到了最优解。
人工蜂群算法基本原理
人工蜂群算法基本原理
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，通过模拟蜜蜂在搜索过程中的策略和行为来寻找最优解。
ABC算法的基本原理如下：
1. 初始化蜜蜂群体：随机生成一定数量的“雇员蜜蜂”，它们代表搜索空间中的候选解。
2. 雇佣阶段：每个雇员蜜蜂在当前位置周围随机选择一个相邻位置进行搜索，并计算该位置的目标函数值。
如果新的位置比当前位置更优，则蜜蜂将更新自己的位置和目标函数值，否则保持不变。
3. 观察阶段：每个雇员蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“观察蜜蜂”，观察蜜蜂根据接收到的信息选择最优的解。
4. 搜索阶段：每个观察蜜蜂随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并在其周围进行搜索。
如果搜索得到的新位置比当前位置更优，则观察蜜蜂更新自己的位置和目标函数值；否则保持不变。
5. 跟随阶段：每个观察蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“跟随蜜蜂”，跟随蜜蜂选择最优的解作为当前最优解。
6. 蜜蜂进化阶段：随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并随机扰动其位置。
如果扰动后的新位置比原位置更优，则更新雇员蜜蜂的位置和目标函数值。
这一步骤可以增强算法的局部搜索能力。
7. 终止条件检查：检查是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或已经找到满意的解。
8. 返回最优解：返回当前找到的最优解作为算法的输出。
通过不断地重复以上步骤，ABC算法能够逐渐收敛到最优解附近的区域，并找到全局最优解。
其特点是简单、易于实现，并且对于大规模和复杂的优化问题有较好的适应性。
人工蜂群算法 算法步骤
人工蜂群算法算法步骤人工蜂群算法是一种基于群智能的优化算法，其灵感来源于蜜蜂群体的觅食行为。
该算法通过模拟蜜蜂之间的信息交流和合作，实现在解空间中的高效搜索。
人工蜂群算法的主要步骤包括初始化、搜索和跟随三个阶段。
首先，在初始化阶段，算法会在解空间中随机生成一组候选解，作为初始的蜜蜂群体。
然后，根据适应度函数计算每个候选解的适应度值，以便评价其优劣。
接下来，在搜索阶段，蜜蜂会根据一定的策略寻找新的解。
例如，有些蜜蜂会选择在已知最优位置附近进行搜索，以期找到更好的解；而另一些蜜蜂则会在整个解空间内随机搜索。
在新位置，会计算每个候选解的适应度值，以判断其优劣。
最后，在跟随阶段，蜜蜂通过信息共享来选择更好的解。
每个蜜蜂可以根据自身的适应度值和邻近蜜蜂的适应度值，来决定是否跟随其他蜜蜂转移到新的位置。
这样，优秀的解可以在群体中迅速传播，从而帮助其他蜜蜂更好地搜索解空间。
人工蜂群算法具有较强的全局搜索能力，能够快速收敛到最优解。
此外，该算法还具有易于实现、鲁棒性强等优点，因此在工程实践中得到了广泛应用。
例如，在人工智能、数据挖掘、优化算法等领域，都可以看到人工蜂群算法的成功应用。
人工蜂群算法的应用领域人工蜂群算法作为一种高效的优化算法，其在各个领域的应用前景广阔。
以下几个方面是人工蜂群算法发挥优势的主要领域。
1.工程优化：在工程领域，人工蜂群算法可以用于求解各种优化问题，如调度问题、路径问题、网络优化等。
通过人工蜂群算法的应用，可以大大提高工程优化问题的求解速度和准确性，从而为企业降低成本、提高效益提供支持。
2.信号处理：在信号处理领域，人工蜂群算法可以应用于信号调制识别、信号滤波等方面。
通过人工蜂群算法的优化，可以提高信号处理的性能，进一步提升信号质量。
3.金融投资：在金融投资领域，人工蜂群算法可以用于优化投资组合、预测金融市场走势等。
通过对海量金融数据进行智能分析，人工蜂群算法可以帮助投资者找到最佳的投资策略，实现资产增值。
人工蜂群算法原理
人工蜂群算法原理人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC算法）是一种基于蜜蜂群体行为特点而产生的一种全局优化算法，由Dervis Karaboga于2005年首次提出。
该算法模拟了蜜蜂在搜索优秀食源时的行为，具有较强的全局搜索能力和快速收敛的特点，已广泛应用于各种优化问题的求解。
ABC算法的原理基于自然界中蜜蜂群体行为的特点，其核心思想主要包括三个方面：蜜蜂个体的行为模式、信息的传递方式和种群动态的调整机制。
下面将结合这三方面对ABC算法的原理进行详细说明。
1. 蜜蜂个体的行为模式在ABC算法中，蜜蜂的行为主要分为三类：工蜂、观察蜂和侦查蜂。
其中，工蜂主要负责搜索和开发蜜源，观察蜂则负责跟踪和评估不同工蜂发现的蜜源的质量，侦查蜂则负责在整个蜜蜂群体中搜索并发现新蜜源。
具体而言，ABC算法初始化时随机生成一定数量的工蜂群体，每个工蜂代表了一个解向量，即求解问题的一个可行解。
每个工蜂根据自身当前位置的解向量附近进行局部搜索，并且把搜索到的新解向量周围的解向量称为邻居。
在搜索过程中，每个工蜂会计算邻居解向量的适应度值，并将搜索到的更优质的解向量更新为自己的“蜜源”。
2. 信息的传递方式ABC算法中信息的传递主要是通过观察蜂完成的。
观察蜂会不断跟踪和评估工蜂发现的蜜源的质量，并将信息传递给其他工蜂和侦查蜂。
具体而言，在每次迭代中，每个观察蜂会从当前工蜂中随机选择一个进行“观察”，并比较其“蜜源”与其他工蜂的“蜜源”之间的优劣。
如果发现当前工蜂的蜜源更优秀，则该观察蜂就会将该工蜂的蜜源更新到自己的邻居解向量中。
此外，ABC算法还引入了“跟随”的概念，即当某个观察蜂发现一个更优质的解向量时，它会通过一定的概率将该解向量定位为自己的“蜜源”，并使所有的工蜂跟随其所对应的观察蜂进行搜索。
这样一来，整个蜜蜂群体就能够全局地搜索最优解。
3. 种群动态的调整机制ABC算法中种群动态的调整机制主要包括两种方式：工蜂群体的更新和侦查蜂的发现新蜜源。
人工蜂群算法
• 蜂群产生群体智慧的最小搜索模型包含基 本的三个组成要素：食物源、被雇佣的蜜 蜂（employed foragers）和未被雇佣的蜜 蜂（unemployed foragers）；两种最为基 本的行为模型：为食物源招募（recruit）蜜 蜂和放弃（abandon）某个食物源。
三 控制参数
• 蜜源的个数（与雇佣蜂或观察蜂相 等）SN • 算法终止的最大进化数(maximum evaluation number)MEN • limit。
基本ABC算法的流程为： • 1: 根据式(1)初始化种群解xi，i =1,…,SN • 2: 计算种群中各个蜜蜂的适应值 • 3: cycle = 1 • 4: repeat • 5: 雇佣蜂根据(2)产生新的解vi 并计算适应值 • 6: 雇佣蜂根据贪心策略选择蜜源 • 7: 根据(3)式计算选择蜜源xi的概率Pi • 8: 观察蜂根据概率Pi选择蜜源xi，根据(2)式在该蜜源附近 产生新的蜜源vi ，并计算新蜜源vi的适应值 • 9: 观察蜂根据贪心策略选择蜜源 • 10: 决定是否存在需要放弃的蜜源，如果存在，根据(1)式 随机产生一个蜜源替代它 • 11: 记录最优解 • 12: cycle = cycle + 1 • 13: until cycle = MCN
2. 新蜜源的更新搜索公式
• 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搜索，基本ABC在蜜 源附近搜索新蜜源的公式为: vij xij ij ( xij xkj ) (2) 式中，j∈{ 1, 2, … , D }，k∈{ 1, 2, …, SN }， k为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随 机数。
人工蜂群算法简介与程序分析
⼈⼯蜂群算法简介与程序分析⽬前⼈⼯蜂群算法主要分为基于婚配⾏为与基于⾤蜜⾏为两⼤类，本⽂研究的是基于⾤蜜⾏为的⼈⼯蜂群算法。
蜜蜂采蜜⾃然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极⾼的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。
蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、⾮雇佣蜂三部分组成，其中⼀个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的⼤⼩、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜源信息以⼀定概率形式告诉同伴；⾮雇佣蜂的职责是寻找待开采的蜜源，分为跟随蜂和侦查蜂两类，跟随峰是在蜂巢等待⽽侦查蜂是探测蜂巢周围的新蜜源。
蜜蜂采蜜时，蜂巢中的⼀部分蜜蜂作为侦查蜂，不断并随机地在蜂巢附近寻找蜜源，如果发现了花蜜量超过某个阈值的蜜源，则此侦査蜂变为雇佣蜂开始⾤蜜，采蜜完成后飞回蜂巢跳摇摆舞告知跟随峰。
摇摆舞是蜜蜂之间交流信息的⼀种基本形式，它传达了有关蜂巢周围蜜源的重要信息如蜜源⽅向及离巢距离等，跟随峰利⽤这些信息准确评价蜂巢周围的蜜源质量。
当雇佣蜂跳完摇摆舞之后，就与蜂巢中的⼀些跟随蜂⼀起返回原蜜源采蜜，跟随蜂数量取决于蜜源质量。
以这种⽅式，蜂群能快速且有效地找到花蜜量最⾼的蜜源。
蜜蜂采蜜的群体智能就是通过不同⾓⾊之间的交流转换及协作来实现的。
具体采蜜过程如图所⽰。
在最初阶段，蜜蜂是以侦查蜂的形式出现，且对蜂巢周闱的蜜源没有任何了解，由于蜜蜂内在动机和外在的条件不同侦查蜂有两种选择：①成为雇佣蜂，开始在蜂巢周围随机搜索蜜源，如图中路线②成为跟随峰，在观察完摇摆舞后开始搜索蜜源，如图中路线。
假设发现两个蜜源和，在发现蜜源后，该侦查蜂变成⼀只雇佣蜂，雇佣蜂利⽤其⾃⾝属性记住蜜源的位置，并⽴刻投⼊到采蜜中。
采蜜完成后蜜蜂带着满载花蜜返回蜂巢，将花蜜卸载到卸蜜房，卸载完成后雇佣蜂有三种可能的⾏为①放弃⾃⼰发现的花蜜量不⾼的蜜源，变成⼀个不受约束的⾮雇佣蜂，如图中的路线；②在招募区跳摇摆舞，招募⼀些待在蜂巢中跟随峰，带领其再次返回所发现的蜜源如图中的路线；③不招募其他蜜蜂，继续回到原来的蜜源采蜜如图中的路线。
人工蜂群算法步骤
人工蜂群算法步骤人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）是一种基于模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。
它模拟了现实中蜜蜂族群的行为，通过合作和竞争来寻找最优解。
人工蜂群算法已被广泛应用于函数优化、图像处理、机器学习等领域。
以下是人工蜂群算法的步骤。
1. 初始化蜜蜂种群：首先，需要根据问题的特征设定蜜蜂的数量和位置。
这些蜜蜂称为飞行蜜蜂，它们会在搜索空间中随机分布。
2. 计算适应度值：接下来，根据问题的目标函数，计算每个蜜蜂的适应度值。
适应度值衡量了解决方案的优劣程度，它用来衡量目标函数值的大小或者用来评估解决方案的质量。
3. 选择侦查蜜蜂：在飞行阶段中，通过评估适应度值，选择出其中适应度最差的一些飞行蜜蜂作为侦查蜜蜂。
侦查蜜蜂将负责在搜索空间中进行新的探索。
4. 局部搜索：选择剩下的飞行蜜蜂中的一部分（这部分蜜蜂称为靠近蜜蜂）进行局部搜索，即在周围的邻域中寻找更好的解决方案。
靠近蜜蜂将跟踪当前解决方案，并在其周围进行扩展。
5. 选择挑选蜜蜂：在局部搜索的过程中，根据适应度值，筛选出其中最好的一部分解决方案，并将它们认定为挑选蜜蜂。
这些蜜蜂将负责在下一轮迭代中承担更重要的任务。
6. 舞蹈搜索：舞蹈搜索是人工蜂群算法的一个重要步骤。
在这个步骤中，挑选蜜蜂将通过局部搜索的结果，引导其他的飞行蜜蜂，更新其位置和解决方案。
这种合作和信息交流的方式使得算法具有全局搜索的能力。
7. 判断终止条件：在每一轮迭代之后，通过判断终止条件，决定是否终止算法的执行。
终止条件可以是达到一定的迭代次数、找到满意的解决方案或者运行时间等。
8. 更新最优解：在执行舞蹈搜索后，通过比较当前最优解和新产生的解决方案，更新最优解。
最优解是算法得到的近似最优解，也就是问题的最佳解决方案。
9. 迭代执行：在更新最优解之后，继续进行下一轮的迭代。
每一轮迭代中，步骤2-8将不断重复，直到达到终止条件。
通过以上步骤，人工蜂群算法可以在搜索空间中找到适应度相对较高的解决方案。
人工蜂群算法和蚁群算法
人工蜂群算法和蚁群算法人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC 算法）和蚁群算法（Ant Colony Algorithm，简称ACA）都是基于自然界中生物行为的启发式搜索算法。
它们在解决优化问题方面具有较强的通用性，被广泛应用于工程、自然科学和社会科学等多个领域。
一、人工蜂群算法（ABC算法）人工蜂群算法是由土耳其学者Karaboga于2005年首次提出，灵感来源于蜜蜂寻找花蜜的过程。
该算法通过模拟蜜蜂的搜索行为来寻找最优解。
算法步骤：1. 初始化一群蜜蜂，每个蜜蜂代表一个潜在的解决方案。
2. 蜜蜂根据蜂王释放的信息素和自己的飞行经验，选择下一个搜索位置。
3. 评估每个位置的花蜜量（即解的质量）。
4. 根据花蜜量和蜜罐位置更新信息素。
5. 经过多次迭代，直至满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解。
二、蚁群算法（ACA）蚁群算法是由意大利学者Dorigo、Maniezzo和Colorni于1992年提出的，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并利用这种信息素找到最优路径的行为。
算法步骤：1. 初始化一群蚂蚁，每个蚂蚁随机选择一个节点开始搜索。
2. 蚂蚁在选择下一个节点时，会根据当前节点的信息素浓度和启发函数（如距离的倒数）来计算转移概率。
3. 每只蚂蚁遍历整个问题空间，留下路径上的信息素。
4. 信息素随时间蒸发，蚂蚁的路径越短，信息素蒸发得越慢。
5. 经过多次迭代，直至满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解。
三、比较原理不同：ABC算法基于蜜蜂的搜索行为，而ACA基于蚂蚁的信息素觅食行为。
应用领域：ABC算法适用于连续优化问题，而ACA在组合优化问题中应用更为广泛。
参数调整：ABC算法的参数较少，调整相对容易；ACA的参数较多，调整和优化难度较大。
局部搜索能力：ABC算法具有较强的局部搜索能力；ACA通过信息素的蒸发和更新，能够避免早熟收敛。
人工蜂群算法课件
多目标优化
多目标优化问题
多目标优化问题是指同时追求多个目标的最优解，这些目标 之间往往存在冲突。人工蜂群算法可以通过采用多目标优化 策略，找到一组非支配解，满足不同目标的平衡。
多目标优化策略
常见的多目标优化策略包括帕累托最优和权重加权法。帕累 托最优是指在所有目标中至少有一个目标达到最优解的解集； 权重加权法则是根据各个目标的权重进行加权求和，寻找综 合最优解。
应用领域
函数优化
人工蜂群算法广泛应用于各种函 数优化问题，如连续函数优化、 多峰值函数优化等。
组合优化
在组合优化问题中，如旅行商问 题、背包问题等，人工蜂群算法 也取得了良好的效果。
机器学习
在机器学习领域，人工蜂群算法 可以用于特征选择、模型参数优 化等方面。
人工蜂群算法的
02
蜜蜂的种类与行为
在选择优秀解的基础上，进行邻域搜索，进一步 优化解。
变异操作
为了增加解的多样性，对部分解进行变异操作， 产生新的解。
终止条件
01
达到最大迭代次数
当算法达到最大迭代次数时，终 止迭代。
解的稳定性
02
03
满足预设精度
当解空间中的最优解连续多轮迭 代没有变化时，认为算法收敛， 终止迭代。
当算法达到预设精度时，终止迭 代。Leabharlann 人工蜂群算法的案04
例分析
人工蜂群算法的案例分析
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人工蜂群算法的未
05
来展望
理论研究进展
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深入研究蜜蜂行为 通过深入研究蜜蜂的采集行为、舞蹈行为等，进 一步揭示人工蜂群算法的原理，为算法的改进提 供理论支持。
探索与其他算法的结合 尝试将人工蜂群算法与其他优化算法相结合，如 遗传算法、粒子群算法等，以实现优势互补，提 高算法的性能。
人工蜂群算法
⼈⼯蜂群算法⼈⼯蜂群算法⼀．算法的产⽣多⽬标优化是实际中⼴泛存在的NP求解难问题。
通常问题的最优解不是单个解，⽽是多个解，并且各个解之间的结果是不可⽐较的。
近年来出现了许多优秀的多⽬标有优化算法，⽐如遗传算法、鱼群算法、粒⼦群算法以及其改进的算法[1-5]。
但是这些算法还是存在收敛慢、容易陷⼊局部最优解等问题，有待进⼀步改进。
为了优化多变量、多模态数据函数，Karaboga在2005年⾸次提出采⽤⼈⼯蜂群(ABC)算法来描述该问题[6]。
该算法是模拟蜜蜂群觅⾷的智能算法，根据各⾃分⼯进⾏不同的活动，实现蜜蜂群信息的交流个体共享，从⽽找到问题的最优解。
函数优化结果表明该算法⽐遗传算法、粒⼦群算法、微分进化算法具有更好的优化性能。
蜜蜂是⼀种群居昆⾍，虽然单个昆⾍的⾏为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的⾏为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极⾼的效率从⾷物源(花朵)中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。
蜂群产⽣群体智慧的模型包含三个基本的组成要素：⾷物源、被雇佣蜂(employed foragers)和未雇佣蜂(unemployed foragers)：两种最为基本的⾏为模型：为⾷物源招募(recruit)蜜蜂和放弃(abandon)某个⾷物源。
1)⾷物源：⾷物源的价值由多⽅⾯的因素决定，如：它离蜂巢的远近，包含花蜜的丰富程度和获得花蜜的难易程度。
使⽤参数“⾷物源的收益率”(profitability)，来代表以上各个因素。
2)被雇佣蜂：也称引领蜂(Leader)，其与所采集的⾷物源⼀⼀对应。
引领蜂储存有某⼀个⾷物源的相关信息(相对于蜂巢的距离、⽅向、⾷物源的丰富程度等)并且将这些信息以⼀定的概率与其他蜜蜂分享。
3)未雇佣蜜蜂：其主要任务是寻找和开采⾷物源。
有两种未被雇佣的蜜蜂：侦查蜂(Scouter)和跟随蜂(Follower)。
侦察蜂搜索蜂巢附近的新⾷物源；跟随蜂等在蜂巢⾥⾯并通过与引领蜂分享相关信息找到⾷物源。
人工蜂群算法收敛性和稳定性分析
人工蜂群算法收敛性和稳定性分析人工蜂群算法收敛性和稳定性分析引言：人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，通过模拟蜜蜂在寻找食物过程中的沟通和协作行为，实现了问题的求解优化。
近年来，人工蜂群算法在解决诸多优化问题方面展现出了出色的性能，然而其收敛性和稳定性仍然是研究热点。
本文将对人工蜂群算法的收敛性和稳定性进行详细分析。
一、人工蜂群算法的基本原理人工蜂群算法基于蜜蜂觅食行为的模拟，其基本原理包括初始化蜜蜂种群、选择最优解蜜蜂、通信和协作、选择更新解以及局部搜索等。
蜜蜂个体通过搜索周围的解空间，根据每个解的适应度评价规则，选择最优解，通过舞蹈语言和信息交流对其他蜜蜂提供信息共享。
通过不断的迭代搜索，不断优化解的质量，最终找到全局最优解。
二、收敛性分析收敛性是评价算法优劣的重要指标之一，人工蜂群算法在收敛性方面表现出较好的性能。
首先，蜜蜂在搜索过程中不断更新最优解，通过信息交流和协作可以避免陷入局部最优解。
其次，蜜蜂个体具有自我适应能力，可以根据当地解空间的特点进行局部搜索，进一步提高收敛速度。
最后，算法采用多个解空间相互之间的信息共享和更新机制，有利于发现更好的解，并且避免了算法陷入局部最优解的困境。
三、稳定性分析稳定性是评价算法鲁棒性和可靠性的重要指标，人工蜂群算法在稳定性方面也表现出了一定的优势。
首先，算法对初始种群的设置不敏感，不同的初始种群可以得到相似的优化结果。
这种不敏感性使得算法具有较好的鲁棒性和可扩展性。
其次，算法通过信息交流和协作机制，可以充分发挥种群智能的作用，有效避免了算法陷入局部最优解。
通过多个解空间之间的信息共享和更新，可以充分利用全局的信息，提高算法的稳定性。
四、改进措施虽然人工蜂群算法在收敛性和稳定性方面表现出了较好的性能，但仍然有一些改进的空间。
首先，可以采用不同的适应度评价规则，使得蜜蜂个体对搜索空间的敏感性不同，从而提高算法的搜索效率。
其次，可以引入多样性维持机制，避免种群陷入局部最优解。
人工蜂群算法步骤
人工蜂群算法步骤
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）是一种为了求解优化问题而设计的一种群智能算法。
它模仿了蜜蜂觅食的行为，通过信息共享和交流来搜索解空间中的最优解。
ABC算法的步骤大致如下：
1. 初始化蜜蜂群体：随机生成初始解（候选解）作为蜜蜂群体的位置，并计算各个位置的适应度值。
2. 蜜蜂搜索阶段：蜜蜂根据一定的策略选择邻近位置进行搜索。
例如，某些蜜蜂选择在已知最优位置附近搜索，而另一些蜜蜂则在整个解空间范围内进行随机搜索。
对于每个候选解，计算其适应度值。
3. 跟随阶段：蜜蜂通过共享信息来选择更好的解。
某些蜜蜂可以根据自身的适应度值和邻近蜜蜂的适应度值，选择更好的解作为新的位置。
同时，蜜蜂还可以向其他蜜蜂传递自身的位置和适应度值，以帮助其他蜜蜂更好地搜索。
4. 跟随者更新阶段：根据跟随阶段的结果，更新蜜蜂群体的位置和适应度值。
如果新的解更好，那么将其作为蜜蜂的新位置；否则，保持原位置。
5. 跟随者放弃阶段：检查每个蜜蜂的位置和适应度值。
如果某个蜜蜂在连续若干次迭代中没有改善其解，那么将其视为跟随
者，并重新生成一个新的位置作为其新位置。
6. 终止条件判断：根据设定的终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意解等），判断是否结束算法。
如果终止条件满足，则算法停止，否则返回步骤2。
通过上述步骤的迭代操作，ABC算法可以逐渐趋近于最优解，并在搜索空间中找到较好的解。
一种改进的人工蜂群算法研究
一种改进的人工蜂群算法研究人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种被广泛应用于解决优化问题的启发式算法，它模拟了蜜蜂群体的行为，通过信息交流和协作来寻找最优解。
ABC算法在解决复杂问题时存在着一些问题，例如收敛速度慢、易陷入局部最优解等。
针对这些问题，一种改进的人工蜂群算法被提出并得到了广泛关注和研究。
本文将从算法原理、改进方法和应用实例等方面对一种改进的人工蜂群算法进行研究和分析，以期为相关领域的研究者和开发者提供参考和启发。
一、算法原理人工蜂群算法是一种启发式搜索算法，它模拟了蜜蜂群体的行为，包括蜜蜂的觅食行为、信息传递和选择等。
算法的基本原理包括三个主要步骤：初始化、搜索阶段和更新阶段。
初始化阶段：首先需要初始化一群“蜜蜂”，这些蜜蜂代表了搜索空间中的潜在解。
初始化的方法包括随机生成解或者根据问题特点进行指定初始化。
搜索阶段：在搜索阶段，每只蜜蜂将根据一定的搜索策略在解空间中搜索，并评估搜索到的解的适应度。
搜索策略可以包括随机搜索、局部搜索、全局搜索等。
蜜蜂们会根据搜索到的解的适应度进行信息交流和选择，以寻找最优解。
更新阶段：更新阶段将根据信息交流的结果更新蜜蜂群体和解空间，以使得蜜蜂们更加集中精力寻找最优解。
更新策略包括更新解、更新蜜蜂群体结构等。
二、改进方法针对传统人工蜂群算法存在的问题，研究者提出了一系列改进方法，以提高算法的搜索效率和优化能力。
这些改进方法包括但不限于以下几点：1. 多种搜索策略组合：传统的人工蜂群算法在搜索阶段通常采用单一的搜索策略，然而这种方法可能导致算法陷入局部最优解。
改进的方法是引入多种搜索策略，并对它们进行组合和调整，以提高搜索的多样性和全局搜索能力。
2. 自适应参数更新：传统的人工蜂群算法中，参数通常是固定的，这可能导致算法在某些问题上表现不佳。
改进的方法是引入自适应参数更新机制，根据算法的搜索状态和问题的特征等动态调整参数，使算法具有更好的鲁棒性和适应性。
人工蜂群算法
人工蜂群算法一．算法的产生多目标优化是实际中广泛存在的NP求解难问题。
通常问题的最优解不是单个解，而是多个解，并且各个解之间的结果是不可比较的。
近年来出现了许多优秀的多目标有优化算法，比如遗传算法、鱼群算法、粒子群算法以及其改进的算法[1-5]。
但是这些算法还是存在收敛慢、容易陷入局部最优解等问题，有待进一步改进。
为了优化多变量、多模态数据函数，Karaboga在2005年首次提出采用人工蜂群(ABC)算法来描述该问题[6]。
该算法是模拟蜜蜂群觅食的智能算法，根据各自分工进行不同的活动，实现蜜蜂群信息的交流个体共享，从而找到问题的最优解。
函数优化结果表明该算法比遗传算法、粒子群算法、微分进化算法具有更好的优化性能。
蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源(花朵)中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。
蜂群产生群体智慧的模型包含三个基本的组成要素：食物源、被雇佣蜂(employed foragers)和未雇佣蜂(unemployed foragers)：两种最为基本的行为模型：为食物源招募(recruit)蜜蜂和放弃(abandon)某个食物源。
1)食物源：食物源的价值由多方面的因素决定，如：它离蜂巢的远近，包含花蜜的丰富程度和获得花蜜的难易程度。
使用参数“食物源的收益率”(profitability)，来代表以上各个因素。
2)被雇佣蜂：也称引领蜂(Leader)，其与所采集的食物源一一对应。
引领蜂储存有某一个食物源的相关信息(相对于蜂巢的距离、方向、食物源的丰富程度等)并且将这些信息以一定的概率与其他蜜蜂分享。
3)未雇佣蜜蜂：其主要任务是寻找和开采食物源。
有两种未被雇佣的蜜蜂：侦查蜂(Scouter)和跟随蜂(Follower)。
侦察蜂搜索蜂巢附近的新食物源；跟随蜂等在蜂巢里面并通过与引领蜂分享相关信息找到食物源。
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一 、蜜蜂采蜜机理
• 蜂群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组成要 素：食物源、被雇佣的蜜蜂（employed foragers）和未 被雇佣的蜜蜂（unemployed foragers）；两种最为基本 的行为模型：为食物源招募（recruit）蜜蜂和放弃 （abandon）某个食物源。
• (1)食物源：食物源的价值由多方面的因素决定，如：它 离蜂巢的远近，包含花蜜的丰富程度和获得花蜜的难易程 度。使用单一的参数，食物源的“收益率”
4. 侦察蜂的产生
为防止算法陷入局部最优，当某蜜源迭代limit次没
有改进时，便放弃该蜜源, 并且将该蜜源记录在禁忌 表中,同时该蜜源对应的雇用蜂转变为侦察蜂按式(1) 随机产生一个新的位置代替原蜜源。
四、基本ABC算法的流程
• 1: 根据式(1)初始化种群解xi，i =1,…,SN
• 2: 计算种群中各个蜜蜂的适应值 • 3: cycle = 1 • 4: repeat
(1)
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. 新蜜源的更新搜索公式
• 蜜蜂记录自己到目前为止的最优值，并在当前蜜源邻域内
展开搜索，基本ABC在蜜源附近搜索新蜜源的公式为:
vij xij ij (xij xkj )
• （4）舞蹈区：在群体智慧的形成过程中，蜜蜂间交换信 息是最为重要的一环。舞蹈区是蜂巢中最为重要的信息交 换地。蜜蜂的舞蹈叫做摇摆舞。食物源的信息在舞蹈区通 过摇摆舞的形式与其他蜜蜂共享，引领蜂通过摇摆舞的持 续时间等来表现食物源的收益率，故跟随蜂可以观察到大 量的舞蹈并依据收益率来选择到哪个食物源采蜜。收益率 与食物源被选择的可能性成正比。因而，蜜蜂被招募到某 一个食物源的概率与食物源的收益率成正比。
（profitability），来代表以上各个因素。
• (2)被雇用的蜜蜂：也称引领蜂（Leader），其与所采集 的食物源一一对应。引领蜂储存有某一个食物源的相关信 息（相对于蜂巢的距离、方向、食物源的丰富程度等）并 且将这些信息以一定的概率与其他蜜蜂分享。
一 、蜜蜂采蜜机理
• (3)未被雇用的蜜蜂：其主要任务是寻找和开采食物源。 有两种未被雇用的蜜蜂：侦查蜂（Scou等在蜂巢里面并通过与引领蜂分享相关信息找到食物源。 一般情况下，侦察蜂的平均数目是蜂群的5%-20%。
•
(2)跳摇摆舞为所对应的食物源招募更多的蜜蜂，然
后回到食物源采蜜。
•
(3)继续在同一个食物源采蜜而不进行招募。
•
对于非雇佣蜂有如下选择：
•
(1)转变成为侦察蜂并搜索蜂巢附近的食物源。其搜
索可以由先验知识决定，也可以完全随机。
•
(2)在观察完摇摆舞后被雇用成为跟随蜂，开始搜索
对应食物源邻域并采蜜。
三、ABC算法原理
（2）
式中，j∈{ 1, 2, … , D }，k∈{ 1, 2, …, SN }，k
为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随机数。
3. 观察蜂选择雇佣蜂的概率
Pi
fit(xi )
SN
fit(xn )
n 1
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，被观察蜂选择的概率越大。
• 5: 雇佣蜂根据(2)产生新的解vi 并计算适应值
• 6: 雇佣蜂根据贪心策略选择蜜源
• 7: 根据(3)式计算选择蜜源xi的概率Pi • 8: 观察蜂根据概率Pi选择蜜源xi，根据(2)式在该蜜源附
近产生新的蜜源vi ，并计算新蜜源vi的适应值
• 9: 观察蜂根据贪心策略选择蜜源 • 10: 决定是否存在需要放弃的蜜源，如果存在，根据(1)
（Artificial Bee Colony，ABC）
蜂群算法简介
• 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集 群智能思想的一个具体应用。
• 主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进 行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终 在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
二、蜜蜂采蜜过程
• 初始时刻，蜜蜂以侦察蜂的身份搜索。其搜索可以由系统 提供的先验知识决定，也可以完全随机。经过一轮侦查后，
若蜜蜂找到食物源，蜜蜂利用它本身的存储能力记录位置 信息并开始采蜜。此时，蜜蜂将成为“被雇用者”。蜜蜂 在食物源采蜜后回到蜂巢卸下蜂蜜然后将有如下选择：
•
(1)放弃食物源而成为非雇佣蜂。
• 在基本ABC算法中，人工蜂群包含3种个体：雇佣蜂、观察 蜂和侦查蜂。
• 每个雇佣蜂对应一个确定的食物源（解向量）并在迭代中 对蜜源的邻域进行搜索。
• 根据蜜源丰富程度（适应值的大小）采用轮盘赌的方式雇 佣观察蜂采蜜（搜索新蜜源）
• 如果蜜源多次更新没有改进，则放弃该蜜源，雇佣蜂转为 侦查蜂随机搜索新蜜源。
式随机产生一个蜜源替代它
• 11: 记录最优解 • 12: cycle = cycle + 1
• 13: until cycle = MCN
五、人工蜂群算法解TSP的实现
所有城市的任一种排列即是问题的一个解，解空 间由若干解构成，因此初始化解空间就是随机产生多 个不同的城市序列。以n个城市为例，从1到n对其进 行编号，那么完成一次旅行的路径就用1到n的一个排 列组合来表示。
•
蜂群采蜜行为
待求解问题
食物源位置
可行解
食物源质量
适应度
采蜜速度
收敛速度
食物源质量最大值（最大收益度）
最优解
1.蜜源初始化
• 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：
xij xmin, j rand(0,1)(xmax, j xmin, j )
• 为了解决多变量函数优化问题，Karaboga在2005年提出了 人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony algorithm）。
一 、蜜蜂采蜜机理
• 蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但 是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行 为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从 食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改 变。