蜜蜂算法
蜂群优化算法分析及其应用案例
蜂群优化算法分析及其应用案例蜂群优化算法是一种模拟自然界蜜蜂觅食行为的启发式优化算法。
它通过模拟蜜蜂在采食过程中的寻找最佳路径的行为方式，自动地搜索问题的全局最优解。
蜂群优化算法是一种群体智能算法，具有较强的全局搜索和优化能力，可以应用于许多领域，如工程优化、图像处理、机器学习等。
蜂群优化算法的基本原理是模拟蜜蜂觅食过程中的信息交流和搜索行为。
在实际的蜜蜂觅食中，一只蜜蜂发现了一个蜜源后，会回到蜂巢并向其他蜜蜂传递信息。
其他蜜蜂根据接收到的信息，选择合适的方向前往蜜源。
在这个过程中，蜜蜂会根据已经探索的蜜源优劣程度和距离等信息，调整搜索方向，最终找到最佳蜜源。
蜂群优化算法的具体步骤包括初始化蜜蜂种群、评估蜜蜂的适应度、更新蜜蜂的位置和搜索半径、选择最优蜜源等。
在优化过程中，蜜蜂种群不断迭代，逐渐靠近目标最优解。
通过合适的参数设置和算法设计，蜂群优化算法可以在较短的时间内找到问题的全局最优解。
蜂群优化算法在实际应用中有着广泛的应用案例。
下面将介绍两个典型的应用案例：1. 蜂群优化在电力系统经济调度中的应用电力系统经济调度是指在满足电力需求的前提下，通过合理地调度发电机组、优化负荷分配，实现电力系统的最优运行。
蜂群优化算法可以应用于电力系统经济调度中，优化发电机组的出力，降低系统运行成本，并提高电力系统的效率。
在应用蜂群优化算法进行电力系统经济调度时，首先需要建立电力系统的数学模型，包括发电机组的成本函数、负荷需求和约束条件等。
然后，利用蜂群优化算法对发电机组的出力进行优化，以实现系统运行的最优解。
通过多次迭代，蜂群优化算法可以找到使系统运行成本最小的发电机组出力方案。
2. 蜂群优化在无线传感器网络中的能量优化中的应用无线传感器网络是由大量的分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测和采集环境信息。
在无线传感器网络中，节点的能量是限制系统寿命的重要因素。
因此，能量优化成为无线传感器网络研究的一个重要问题。
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。
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。
蜜蜂算法
蜜蜂算法现代设计技术机自1005班任永武群体智能•自然界中的群居昆虫，如蚂蚁、蜜蜂、鱼群等，个体结构都十分简单。
个体之问通过合作表现出来的行为能力却十分复杂。
•群居昆虫个体无智能，但通过合作从一定程度上体现出较高的“智能”。
受社会性昆虫群体行为的启发，研究人员通过对它们的模拟产生了一系列解决传统优化问题的新方法，这些研究就是所谓的群体智能。
•群体智能指的是“简单智能的主体通过合作表现出复杂智能行为的特性”。
•特点：分布式控制、全局信息传播、非直接通讯模式和自组织突出了群体中个体之间通过协作而表现出复杂行为的涌现现象。
为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了新的思路。
群体智能算法•群体智能算法是模拟自然界生物的群体行为而构造的随机优化算法。
•群体智能算法是从某种由大量个体表现出来的群体行为出发，从它们的群体行为中提取模型，为这些行为建立一些规则，从而提出优化算法。
•群体智能算法将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点•模拟自然界中的个体，将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力，将个体的•优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭•代过程。
从而，形成了一种具有“生成+检验’’特征的迭代搜索算法f2】o •群体智能算法本质上是一种概率搜索，它不需要问题的梯度信息，具有以下不同于•传统优化算法的特点f3】：①群体中相互作用的个体是分布式的，不存在直接的中心控制，•不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解，具有较强的鲁棒性；②每个个体•只能感知局部信息，个体的能力或遵循规则非常简单，所以群体智能的实现简单、方便；•③系统用于通信的丌销较少，以非直接的信息交流方式实现个体协作，易于扩充；④自•1常常见的群体智能算法•模拟蚂蚁行为的蚁群算法•模拟鸟类行为的微粒群算法•模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法•模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法•模拟蜜蜂觅食的人工蜂群算法•成功应用于很多领域，如函数优化、神经网络训练、寻找最优路径、调度问题、结构优化、机器人学习、图像处理等。
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。
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》
《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、机器学习等领域的崛起，各种优化算法的应用日益广泛。
其中，人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）作为一种模拟自然界蜜蜂觅食行为的优化算法，近年来受到了广泛关注。
该算法以其强大的全局搜索能力和良好的鲁棒性在多个领域得到了应用。
本文将重点探讨人工蜂群算法的原理及其在语音识别领域的应用研究。
二、人工蜂群算法的原理人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，其基本思想是通过模拟蜜蜂的分工协作、信息共享等行为，实现全局寻优。
该算法主要包括三个部分：雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂。
1. 雇佣蜂：负责搜索食物源，并将找到的食物源信息传递给观察蜂。
2. 观察蜂：根据雇佣蜂提供的信息，选择食物源进行进一步开发。
3. 侦查蜂：当食物源枯竭时，侦查蜂会寻找新的食物源。
在人工蜂群算法中，每个食物源都对应一个解，通过不断迭代搜索和开发，最终找到最优解。
该算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，适用于解决复杂的优化问题。
三、人工蜂群算法在语音识别中的应用语音识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一，其应用广泛。
将人工蜂群算法应用于语音识别中，可以提高语音识别的准确性和效率。
1. 特征提取：在语音识别中，特征提取是关键步骤之一。
人工蜂群算法可以通过全局搜索和优化，从语音信号中提取出有效的特征，为后续的语音识别提供支持。
2. 参数优化：语音识别系统的性能受到多种参数的影响，如声学模型参数、语言模型参数等。
人工蜂群算法可以通过优化这些参数，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
3. 模型训练：在语音识别的模型训练过程中，需要调整模型的参数以使其适应不同的语音数据。
人工蜂群算法可以通过全局搜索和优化，找到最佳的模型参数，提高模型的训练效率和识别性能。
4. 噪声处理：在嘈杂的环境中，语音识别的准确性会受到影响。
人工蜂群算法可以通过优化噪声处理算法，提高语音识别的抗干扰能力。
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。
• (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” （profitability），来代表以上各个因素。
• 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。
• 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
• 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：
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
1 2 3
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。
基于人工蜜蜂算法的路径规划优化研究
基于人工蜜蜂算法的路径规划优化研究人工蜜蜂算法（Artificial Bee Colony，ABC）是一种基于蜜蜂的行为模式的优化算法，被广泛应用于路径规划优化等领域。
本文将探讨基于人工蜜蜂算法的路径规划优化研究，以及其在工程实践中的应用。
一、人工蜜蜂算法简介人工蜜蜂算法是基于蜜蜂觅食行为的模拟优化算法。
蜜蜂觅食过程中，蜜蜂在搜索空间中通过跳跃、追踪和舞蹈等行为来发现最佳的食物源。
人工蜜蜂算法便是模拟这一过程，通过不同的跳跃策略和信息交流方式搜索最优解。
二、路径规划优化问题路径规划是指在给定的地图中找到从起点到终点的最佳路径。
在实际应用中，路径规划问题往往涉及到多个目标，比如最短路径、最快路径、最经济路径等。
传统的最优化算法在处理路径规划问题时存在求解效率低、易陷入局部最优等问题。
三、人工蜜蜂算法在路径规划优化中的应用人工蜜蜂算法在路径规划优化中具有较好的性能和鲁棒性。
通过模拟蜜蜂的搜索行为，可以全局搜索并找到最佳路径。
具体应用中，可以将路径规划问题转化为优化问题，利用人工蜜蜂算法求解最优解。
四、基于人工蜜蜂算法的路径规划优化流程基于人工蜜蜂算法的路径规划优化可以分为以下几个步骤：1. 初始化蜜蜂群体：设定蜜蜂数量和初始位置。
2. 评估蜜蜂位置：计算每只蜜蜂的适应度值，即路径的优劣程度。
3. 更新蜜蜂位置：根据适应度值更新蜜蜂的位置，并选择离最优位置较近的局部最优解。
4. 路径交换与舞蹈：蜜蜂交换路径信息，并通过舞蹈行为来引导蜜蜂跳出局部最优解。
5. 判断终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止算法运行。
6. 输出最优路径：输出全局最优路径。
五、案例分析以城市道路网络为例，考虑最短路径问题。
假设蜜蜂数量为30只，起点为A，终点为B。
首先，初始化蜜蜂群体并计算每只蜜蜂的适应度值。
然后，通过更新位置和路径交换的操作，在迭代过程中逐步优化路径。
当满足终止条件时，输出最优路径。
六、优化效果分析将基于人工蜜蜂算法的路径规划优化结果与传统算法进行对比。
蜂群优化算法在工程问题中的应用
蜂群优化算法在工程问题中的应用一、引言蜂群优化算法是一种仿生优化算法，旨在模拟蜜蜂在寻找食物过程中的行为方式和策略，从而处理问题。
它最初由科学家Dorigo于1999年提出，随后，在学术界和工程领域都得到了广泛的关注和应用。
作为一种新型的优化算法，蜂群优化算法具有良好的收敛性、全局寻优能力,而且可以运用到各个领域中去，本文将对蜂群优化算法在工程问题中的应用进行探究。
二、蜂群优化算法的基本思想1、蜜蜂工作原理及行为模式蜜蜂寻找食物的原理是通过不断地源头搜寻和信息共享，最终实现最短路径的目的。
在这个过程中，蜜蜂会通过蜂舞来传递信息，较早寻找到食物的蜜蜂会带领其他蜜蜂到源头附近，以此方式，蜜蜂不断跨越距离，向源头不断逼近，最终找到食物。
2、蜂群优化算法的基本特征基于蜜蜂行为的基本原理，人们利用数学模型对蜂群优化算法进行优化，得到了一种运行起来比较优秀的标准算法，具有以下几个基本特征：（1）基于种群通过产生初始群体和优化过程中种群的群体行为，蜂群优化算法可以找到一定程度的全局最优解，而不是局部最优解。
（2）智能搜索蜂群优化算法的搜索过程是通过模仿蜜蜂飞行的具有一定的智能性的无靶向搜索过程。
（3）启发式搜索蜂群优化算法利用生物学中的启发式方式，通过蜜蜂跨越和信息交换找到最优解。
（4）防止早熟蜂群优化算法通过外部因素控制，防止算法陷入局部最优解而停止搜索，并通过其他手段避免算法早熟。
三、蜂群优化算法在工程问题中的应用1、工程设计优化蜂群优化算法被广泛应用在工程设计优化中。
例如，可以利用蜂群优化算法进行产品设计优化，获得最佳的参数组合，减少成本，提高产品性能。
2、任务调度和路径规划蜂群优化算法还可以用于任务调度和路径规划。
例如，货车在完成配送任务时，需要合理的路径规划，避免拥堵以及节约成本，蜂群优化算法可以有效解决这类问题。
3、机器学习中的特征选择在机器学习重要的特征选择问题中，蜂群优化算法也可以发挥优势。
4、神经网络优化蜂群优化算法可以利用类似于反向传播算法的机理，通过权重更新来提高神经网络的性能。
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。
蜜蜂算法30(包含实例)
• 每个食物源位置代表优化问题一个可能解 • 食物源的花蜜量对应解的适应度（fiti） • fiti=1/(1+f(x)) f>0 =1+abs(f) f<0 • 引领蜂的个数=跟随蜂的个数=种群中的解 的个数 • ABC算法中有SN个初始解（食物源数目） • 蜜蜂对食物源循环搜索，循环次数C=（1， 2，，，MCN） • 循环限制次数Limit
一种虚拟蜜蜂理论来解决数值优化问题对于多变量数值优化问题集中在人工神经网络的训练上总结蜂群算法是一种全局优化算法与具体问题无关算法对初值选择不敏感具有较强的鲁棒性和收敛性能
蜜蜂算法
现代设计技术 机自1005班 任永武
群体智能
• 自然界中的群居昆虫，如蚂蚁、蜜蜂、鱼群等， 个体结构都十分简单。 个体之间通过合作表现出 来的行为能力却十分复杂。 • 群居昆虫个体无智能，但通过合作从一定程度上 体现出较高的“智能”。 • 群体智能：受社会性昆虫群体行为的启发，研究 人员通过对它们的模拟产生了一系列解决传统优 化问题的新方法。 • 群体智能算法：模拟自然界生物的群体行为而构 造的随机优化算法。
求解非线性方程
• 例1
•
初始化种群：
x 3, 4
2 f ( x) x
2 x 1 0
• 种群个数=10；Xi=（i=1,2,3,4）SN=4；limit=5；MSN=20
解：由Vij = Xij + фij ( Xij - Xkj ) 产生新解与初始化的解， 做适应度值得比较，将适应度值大的解保留；这里省略上 步，直接简化选取X1=-3，X2=-1，X3=2，X4=4； 函数值：f(X1)=9+6+1=16 f(X2)=1+2+1=4 f(X3)=4-4+1=1 f(X4)=16-8+1=9
蜂群算法的基本原理
蜂群算法的基本原理
蜂群算法（Bee Algorithm）是一种启发式算法，模拟了蜜蜂群体中的寻找食物、跟随踪迹和信息交流等行为，以解决优化问题。
其基本原理是模拟自然界中的蜜蜂群体行为，分为三个阶段：
1. 探索阶段：模拟蜜蜂群体寻找食物的过程，每只蜜蜂独立随机地搜索解空间，并评估搜索到的解的质量，将其保存在“观察区”（存储候选解的集合）中。
2. 选择阶段：模拟蜜蜂群体通过观察其他蜜蜂的踪迹来选择更好的食物源的过程。
蜜蜂根据在观察区内发现的解的质量和位置信息，选择其中质量最好的几个解进行评估、搜索和更新。
3. 更新阶段：模拟蜜蜂通过信息交流来更新解的过程。
蜜蜂将自己找到的好的解、观察到的其他蜜蜂的好的解和领导蜜蜂的解进行比较，选择最好的解更新自己的位置，不断迭代，直到找到最优解或满足停止准则。
蜂群算法主要应用于目标函数复杂、多峰值、非线性等优化问题中，如旅行商问题、机器学习、物联网等领域。
与传统优化算法相比，蜂群算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，可以很好地解决复杂的优化问题。
第5章 蜂群算法基本理论
其实，新蜂王的产生类似于进化计算中的一个优化过程， 蜂王是优化过程中待求解问题的最优解。
5.2 蜂群算法的基本原理 图5-1 蜂群繁殖优化过程示意图
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。
Spte 1 e d Spte ed
式中，0,1，是每次蜂王速度减小的数量级。
Step5：子代产生过程。通过对蜂王以及蜂王所存储的 雄蜂基因个体的交叉过程产生子代种群个体，可采用多种交 叉方法来进行交叉，以使子代更好地继承父代的有效结构。
Step6：后代培育过程。产生子代后，由工蜂对子代个 体进行培育。
人工蜂群算法还定义了三种行为模式：搜索食物源，为 食物源招募蜜蜂和放弃食物源。招募行为形成算法正反馈， 而放弃行为导致负反馈。
5.2 蜂群算法的基本原理
初始时刻，种群由引领蜂和跟随蜂组成，引领蜂与跟随 蜂数量相同，都等于食物源数量。引领蜂首先飞出蜂巢，在 对应食物源周围进行邻域搜索，并利用贪婪原则进行选择。
5.2 蜂群算法的基本原理
巢中的工蜂可以通过“侦察员”的舞蹈来判别蜜源的方 向和距离，以及蜜源质量。当舞蹈结束后，这些侦察员就与 巢中的一些同伴一起飞回原先找到的蜜源进行采蜜。如果采 集后，该蜜源质量仍然很高，它们会回到蜂巢继续通过舞蹈 招募更多的同伴去采蜜。跟随采蜜的蜜蜂数量取决于蜜源质 量。以这种方式，蜂群就能快速有效地找到高质量的蜜源。
蜜蜂路线 大整数算法
蜜蜂路线大整数算法这是一个关于蜜蜂路线和大整数算法的问题。
蜜蜂路线是一种算法，用于解决大整数问题，特别是那些涉及到加法、减法、乘法和除法的问题。
假设我们有两个大整数 A 和 B，蜜蜂路线算法可以高效地计算 A + B、A - B、A B 和 A / B。
为了理解这个算法，我们需要先理解大整数的表示和蜜蜂路线的概念。
大整数可以表示为一系列的数字，例如。
蜜蜂路线算法使用一个二维数组来表示大整数，其中行表示数字的位数，列表示数字的值。
例如，对于大整数，我们可以将其表示为一个 5x10 的二维数组：2 3 4 56 7 8 9 0可以用蜜蜂路线算法来执行加法、减法、乘法和除法操作。
1. 加法：从数组的底部开始，逐行相加。
如果某行的和大于等于 10，则将该行减去 10，并将下一行加 1。
重复这个过程，直到所有行都相加完毕。
2. 减法：从数组的底部开始，逐行相减。
如果某行的差小于 0，则将该行加10，并将下一行减 1。
重复这个过程，直到所有行都相减完毕。
3. 乘法：从数组的底部开始，逐行相乘。
如果某行的积大于等于 10，则将该行除以 10，并将下一行乘 1。
重复这个过程，直到所有行都相乘完毕。
4. 除法：从数组的底部开始，逐行相除。
如果某行的商小于等于 0，则将该行加 10，并将下一行减 1。
重复这个过程，直到所有行都相除完毕。
通过使用蜜蜂路线算法，我们可以高效地解决大整数问题。
这个算法的时间复杂度为 O(log(max(A, B)))，其中 max(A, B) 是 A 和 B 中的较大值。
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蜜蜂算法现代设计技术机自1005班任永武群体智能•自然界中的群居昆虫，如蚂蚁、蜜蜂、鱼群等，个体结构都十分简单。
个体之问通过合作表现出来的行为能力却十分复杂。
•群居昆虫个体无智能，但通过合作从一定程度上体现出较高的“智能”。
受社会性昆虫群体行为的启发，研究人员通过对它们的模拟产生了一系列解决传统优化问题的新方法，这些研究就是所谓的群体智能。
•群体智能指的是“简单智能的主体通过合作表现出复杂智能行为的特性”。
•特点：分布式控制、全局信息传播、非直接通讯模式和自组织突出了群体中个体之间通过协作而表现出复杂行为的涌现现象。
为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了新的思路。
群体智能算法•群体智能算法是模拟自然界生物的群体行为而构造的随机优化算法。
•群体智能算法是从某种由大量个体表现出来的群体行为出发，从它们的群体行为中提取模型，为这些行为建立一些规则，从而提出优化算法。
•群体智能算法将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点•模拟自然界中的个体，将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力，将个体的•优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭•代过程。
从而，形成了一种具有“生成+检验’’特征的迭代搜索算法f2】o •群体智能算法本质上是一种概率搜索，它不需要问题的梯度信息，具有以下不同于•传统优化算法的特点f3】：①群体中相互作用的个体是分布式的，不存在直接的中心控制，•不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解，具有较强的鲁棒性；②每个个体•只能感知局部信息，个体的能力或遵循规则非常简单，所以群体智能的实现简单、方便；•③系统用于通信的丌销较少，以非直接的信息交流方式实现个体协作，易于扩充；④自•1常常见的群体智能算法•模拟蚂蚁行为的蚁群算法•模拟鸟类行为的微粒群算法•模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法•模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法•模拟蜜蜂觅食的人工蜂群算法•成功应用于很多领域，如函数优化、神经网络训练、寻找最优路径、调度问题、结构优化、机器人学习、图像处理等。
群体智能算法统一框架模式•Stepl：设置参数，初始化种群；•Step2：随机生成一组解，并计算其适应值；•Step3：按照某种更新规则，生成新的解；•Step4：通过比较得到个体的最优适应值和群体的最优适应值；•Step5：判断终止条件是否满足?如果满足，结束迭代：否则，转Step3。
蜜蜂算法•蜂群算法(BCO，Bee Colony Optimization)是受到自然界的蜜蜂行为启发而•提出的一种新颖的元启发式优化算法。
根据所受启发的生物机理的不同，蜂群算•法可分为两大类：•基于蜜蜂繁殖机理的蜂群算法(BCO on propagating)。
•基于蜜蜂采蜜机理的蜂群算法(BC0 on gathering)。
基于蜜蜂繁殖行为的蜜蜂算法•蜂群的运行主要包括以下几个方面：蜂后的选优过程；蜂后选择雄蜂的过程；•新幼蜂群体的局部搜索过程1蜂后的选优过程•完整的蜂群由蜂王、雄蜂和工蜂组成•蜂后能保留最优基因到下一代种群中。
•蜂后的基因优劣对算法的收敛速度与最终结果影响很大。
而在初始时如果能给蜂后赋予较优的基因，也将大大加快算法的收敛，提高系统的效能蜂后选择雄蜂的过程•在蜂群繁殖过程中，蜂后的婚飞起着关键的作用•蜂后以一定的速率穿梭于空间中的不同区域，并在各个区域内随机地与碰到的雄蜂交配。
•在婚飞的开始时刻，给蜂后赋予一定量的能量和速度，在能量消耗至接近于零或在受精囊装满时，蜂后返回蜂巢。
•总的来•说，算法由蜂后根据概率公式选择雄蜂开始，并通过与雄蜂基因谱的交叉，产生•新的幼蜂(brood)。
3对幼蜂群体的局部搜索•在局部搜索后的幼蜂种群中，选择适应度最好的幼蜂作为候选蜂后，与蜂后•的适应度进行比较，若适应度大，则取代蜂后；否则，保留原蜂后。
•蜂王是优化过程中待求解问题的最优解•定义受精囊的大小M•虢机地产生幼蜂．扶中选出最优的为蜂后•秘甬蜂后的选优策略优化蜂后豹基因型•wh弛未达翔停止的限壹•t=O•髓枧魄初始化E(t)和s(t)•初始化能量衰减的步长r=0．s’E(t)／M•随机产生雄蜂•whileE“)>e•评估雄蜂的基因型•if该雄蜂超过7概率选择的条件式f2．2)and蜂后的受精囊未满•then雄蜂的精子翻入飘受精囊•end矿•t=t+』?•Em=Em—r：•sm=o．9’Sm：•以sm概率对雄蜂基因型每一位取反；•endwh妇•而rbroods=l toM•虢机地旋蜂舌的受精囊中选出精子．通过将E选的精子s蜂后的基因型交•叉而产生幼蜂；•变异幼蜂的基函型；•endfor•耨幼蜂群体局部搜索•H最垂}的幼蜂的适应瘦比蜂后高then•甬最好的幼蜂取代蜂后•杀死瞬有的幼蜂•end while基于蜜蜂采蜜行为的蜜蜂算法•生物学机理•自然界中的蜂群总能较快地找到优质蜜源。
蜂巢中的一•部分蜜蜂作为采蜜蜂，它们不断并随机地在蜂巢附近寻找蜜源［］。
如果这些采蜜蜂发现了花蜜超过某个阈值的蜜源，则飞回蜂巢并用摇摆舞告知其他蜜蜂。
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）•［11，13］，其他蜜蜂利用这些信息准确评价蜂巢周围的蜜源质量•。
当采蜜蜂跳完摇摆舞之后，就与巢中的一些同伴一起飞回原先找到的蜜源采蜜。
•跟随采蜜蜂的蜜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。
蜜蜂采蜜通常要先判断蜜源质量。
如果在采集该蜜源之后，其花蜜质量仍然很高•，它们会回到蜂巢继续通过摇摆舞招募更多的同伴去采蜜［11］。
蜜蜂采蜜的群体智能通过不同角色之间的交流、转换及协作来实现，其机理如图2所示。
•蜂群实现采蜜行为包括蜜源、采蜜蜂与待采蜜蜂三个基本部分。
蜜源取决于多种因素，可用•蜜源质量来衡量。
假设蜂群已找到两个蜜源A和B。
采蜜蜂与当前正在采集的蜜源联系在一起它们携带了具体的蜜源信息，并通过摇摆舞和蜂巢中的其他蜜蜂分享这些信息。
待采蜜•蜂是准备去采蜜的蜜蜂。
•刚开始时，待采蜜蜂没有任何关于蜂巢附近蜜源的信息，它有两种可能的选择：a）由于蜂巢内部或外部因素刺激，自发地随机搜索蜂巢附近的蜜源（如图2•中的S线）；b）在蜂巢内等待，通过观察采蜜蜂的摇摆舞后，被招募并根据获得的信息寻找蜜源如图2中的R线。
•当待采蜜蜂发现新蜜源后，它会记住蜜源的相关信息并开始采蜜，•此时，待采蜜蜂变成了采蜜蜂。
蜜蜂采蜜回到蜂巢并卸载花蜜后，它有以下三种基本的行为模式［31］：a）放弃原先找到的蜜源，成为待采蜜蜂，如图2中的UF；•b）返回同一蜜源前，跳摇摆舞招募其他蜜蜂，如图2中的EF1；•c）不招募其他蜜蜂，继续返回同一蜜源采蜜，如图2中的EF2•蜜蜂采蜜的过程•（即寻找高质量的蜜源）类似于进化计算中的搜索待求解问题最优解的过程。
•在采蜜模型中，蜜源代表可能的解，采蜜相当于搜索最优解，蜜源质量可视为适应度函•数决定整个算法的优化方向•到目前为止,利用蜜蜂的采集行为模型和群智能特征设计的智能算法、智能优化算法和人工系统已有十几种之多。
•下面给出两个发展较成熟的基于蜜蜂采集模型的智能优化算法,蜂群算法和人工蜂群算法,并简述了收集到的其它一些算法。
•BA /ABC•蜂群算法是2005年由英国学者D T Pham提出•来的; 人工蜂群算法是2005 年土耳其学者Dervis•Karaboga给出的。
两算法模型都比较简单易用,且有•相似之处。
蜂群算法•BA是一个受启发于蜜蜂寻找食物过程用于寻找•最优解的智能优化算法。
算法中食物源位置代表优•化问题的解。
由食物源位置及其邻域会形成一个小•的搜索区域,可进行邻域搜索,称为花丛。
•该算法首先初始化蜜蜂群和评估这一群体的适•应度值,之后进行蜂群寻找最优解的迭代过程。
迭代•过程中先选取一些较好的解,即食物源的位置(也是•蜜蜂当前所处的位置) 。
然后,在这些较好解中选取•精英解,并分别对这些好解进行增援。
精英解周围会•被指派更多的蜜蜂进行增援。
增援的蜜蜂对这些较•好解的邻域进行了更加细致的搜索,有更大的可能性•得到一些更好的解。
这种有分别的指派是该算法的•重要操作。
每次迭代后最好的m个解被保留进入下•一次循环迭代。
•这一算法需要设置几个参数:侦察蜂数量( n) 、•已访问地址当中被选中地址数(m) 、被选中地址当中•最好地址数( e) 、访问最好e个地址的蜜蜂数( nep ) 、•访问其它(m2e)个地址的蜜蜂数( nsp ) 、花丛的初始•大小( ngh) 。
其中ngh值能给出地址的邻域,用以进•行邻域搜索,称为搜索邻域的半径•蜂群算法的伪码•如下:•(1)由随机值初始化种群;•(2)评价群体适应度值;•(3)While (停止准则不满足) / /产生新的群体;•(4)为邻域搜索选取地址;•(5)派遣蜜蜂到选取的地址(最好的e个地址更多的蜜•蜂) ,并评价其适应度值;•(6)从每个花丛中选出适应度最好的蜜蜂;•(7)委任其它蜜蜂进行随机搜索,并评估其适应度;•(8) EndWhile。
人工蜂群算法•ABC算法中,同样由食物源位置代表优化问题•的解。
蜂群具有3种类型的工蜂:专业工蜂、守望蜂•和侦察蜂。
专业工蜂专门进行采集,守望蜂等待在蜂•巢中观看同伴表演的摇摆舞,侦察蜂进行随机搜索。
•其中,专业工蜂和守望蜂的数量(BN)相等,且都等于•食物源的数量SN。
这样,解的群体由SN 个D维向•量表示,其中第i个解可表示为xi = ( xi1 , xi2 , ⋯, xiD ) ,•i = 1, 2, ⋯, SN,食物源花粉量对应解的质量(适应度•值) 。
•算法开始时,首先随机产生初始解的群体P (G =•0) ,并评估其适应度值。
初始化后,开始一个由专业•工蜂、守望蜂和侦察蜂进行的对位置(解)进行改进•的循环搜索过程。
专业工蜂在其记忆中依赖于局部•信息(视觉信息)产生一个对位置(解)的修正,并检•测新的食物源(新解)的花粉量(适应度值) 。
•。
如果花•粉量值比前一个高,那么这只蜜蜂记忆新解,忘掉旧•的,否则,仍记忆旧解。
在蜜蜂完成搜索过程后,它们•在跳舞区与守望蜂分享关于食物源花粉量及其位置•的信息。
守望蜂评估来自所有专业工蜂的花粉信息,•并以相关于花粉量的概率值选取食物源。
•正如专业•工蜂的情形,守望蜂也在其记忆中产生一个对于位置•的修正,并检测这一竞争位置的花粉量。
假如其花粉•量高于前一个,此蜜蜂记忆新位置,将旧的忘却•一只人工守望蜂选取食物源依赖于一个相关于•食物源的概率值,由表达式(1)计算:pi =•fiti•Σ•SN•n = 1•fitn•(1)•其中, fiti 为食物源位置的适应度值。
•为在记忆中产生一个旧的位置的竞争食物位置,•ABC使用表达式(2) :•vij = xij + <•ij ( xij -xkj ) (2)•这里,指数k随机选取,其中k∈{1, 2, ⋯,BN} , j•∈{1, 2, ⋯,D}。