改进人工蜂群算法
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；
人工蜂群算法应用
人工蜂群算法的应用 【摘要】人工蜂群算法（ABC）是建立在蜜蜂自组织型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法。自1995年提出蜂群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，并已在组合优化、网络路由、函数优化、机器人路径规划等领域获得了广泛应用。本文首先介绍了蜂群算法的研究背景、基本原理、要素构成、算法流程和优缺点，然后，介绍蜂群算法在实际中的应用，并且最后用Matlab 实现人工蜂群算法对Griewank函数的优化，最后，本文对蜂群算法领域存在的问题进行了总结，并提出了未来蜂群算法的研究方向。 【关键词】人工蜂群算法；函数优化；Matlab；研究方向 一、研究背景 群体智能（SwarmIntelligence）是指具有简单智能的个体通过相互协作和组织表现出群体智能行为的特性，具有天然的分布式和自组织特征，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下表现出了明显的优势。虽然目前针对群体智能的研究还处于初级阶段，且存在许多困难，但群体智能的研究代表了计算机研究发展的一个重要方向。2005年Karaboga成功地将蜜蜂采蜜原理应用于函数的数值优化，并提出比较系统的人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm，简称ABC算法）。目前，关于ABC算法研究与应用还处于初级阶段，但由于其控制参数少、易于实现、计算简洁、鲁棒性强等特点，已成为群体智能领域的研究热点之一，被越来越多的学者所关注。 二、基本原理 自然界中的蜂群总是能自如发现优良蜜源（或花粉）。Von Frisch研究揭示蜜蜂以跳舞的方式来传达蜜源的信息。采集到花粉的蜜蜂，返回后在蜂巢上翩然起舞；蜜蜂沿直线爬行，然后再转向左这一种舞蹈，其动线呈“8”字形，并摇摆其腹部，舞蹈的中轴线与地心引力的夹角正好表示蜜源的方向和太阳的夹角。这种舞被称为“摇摆舞”，蜂群实现采蜜的集体智能行为包含3个基本
改进的人工蜂群算法在多目标参数优化中的应用
改进的人工蜂群算法在多目标参数优化中的应用 王耀光1，王振林2，李迅波2 摘要：本文在Pareto 非支配集的基础上提出改进蜂群适应度算法操作，对蜂群算法产生的每一个个体进行局部搜索。为了提高算法的搜索率，采用精英选择加快多个目标的并行搜索。实验结果表明该方法与蜂群算法相比能快速地收敛于Pareto 最优解。 关键词:多目标优化，蜂群算法，Pareto 最优解 1引言 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。 2 多目标人工蜂群算法 2.1多目标优化问题 考虑如下多目标优化问题： 12min ()((),(),,())m f x f x f x f x = ， （1） s.t.[,].x a b ∈， 其中，决策向量SN x R ∈,即12(,,,)SN x x x x = ，目标向量()m f x R ∈。多目标优化中，各个目标通常是相互制约的，一个目标得以优化，往往是牺牲其它目标的性能为代价，为了对多目标问题进行优化本文采用基于Pareto 的人工蜂群算法 进行求解。 Pareto 最优解集中的解是彼此不可比较的，解集中的解数量越多，分布越广泛，决策者的选择空间越大，越能对实际多目标问题进行合理求解。 2.2 个体适应度
改进的人工蜂群算法与应用
改进的人工蜂群算法及其收敛性分析与应用 张鑫，陈国初，公维翔 （上海电机学院电气学院，上海200240） 摘要：针对人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷，本文提出一种自适应柯西变异人工蜂群算法。该算法引入自适应因子来扩大蜂群的搜索范围，并利用柯西分布的特点对全局进行搜索，提高了蜂群搜索的普遍性。然后利用随机过程理论，对自适应柯西变异人工蜂群算法进行了理论分析，论证了该算法的收敛性。最后将改进的人工蜂群算法应用到风电功率短期预测模型参数的优化中，与常规方法比较，表明该方法拟合精度更高。 关键词：人工蜂群算法；自适应；柯西变异；收敛性分析；风功率预测； Artificial bee colony algorithm Based on Adaptive Cauchy Mutation and Its convergence analysis and its application Zhang Xin, Chen Guochu，Gong Weixiang （School of Electric Engineering, Shanghai DianJi University, Shanghai 200240,China） Abstract: As to the problem of falling into the local optimum in standard artificial bee colony , it is proposed to introduce an adaptive factor which can expand the search of the swarm and uses the Cauchy distribution to improve the universality of colony search. This improved algorithm named adaptive Cauchy mutation artificial bee colony (ACMABC). Then the ACMABC is analyzed in theory by using the theory of random process to prove the convergence of the algorithm. Finally, this modified method is applied to the optimization of the parameters of wind power short-term prediction model, compared with standard statistic strategy, an illustration with higher precision is given. Key words: artificial bee colony algorithm; adaptive; Cauchy mutation; convergence analysis; Wind power short-term prediction 1 引言 人工蜂群算法( Artificial Bee Colony, ABC)是由D.Karaboga于2005年提出的一种群体智能寻优搜索方法[1]，相对于其他优化算法，其具有原理简单、参数少、易实现、全局搜索能力强的优点，被广泛应用到各种问题优化中[2-3]。 尽管ABC具有简单、高效的特点，但在接近全局最优势，易陷入极值点，降低了优化效果，在高维多峰优化函数中尤为突出[4]。为此，近年来出现了不少对其改进的文章。比如，邻域搜索中引入惯性递减权重,性能参数分段搜索[5]，邻域搜索方程中增加调节扰动[6]，邻域搜索采用量子位 Bloch 坐标编码变换[7]等。虽然这些方法一定程度上提高了算法的精度和收敛速度，但是没有从根本上增加种群的多样性，邻域搜索虽引入衰减权重，但同一代种群采用统一权重，这样无法有效开发不同蜜蜂邻域搜索的能力。基于此，本文引入自适应调节函数确定邻域搜索权重，增加了种群的多样性，有效开发了种群邻域搜索能力，理论上避免种群陷入局部最优。在搜索后期，种群最优值若连续几代没有变化，则引入柯西变异算子，及时使种群跳出局部极值，把该方法称为自适应柯西变异人工蜂群算法（Adaptive Cauchy mutation artificial bee colony, ACMABC）；对其进行收敛性分析并将其应用到支持向量机的短期风电功率预测模型参数优化中，对实测风电功率数据进行建模仿真，通过与常规SVR预测模型进行性能对比，验证该方法的有效性。
人工蜂群算法论文：人工蜂群算法混合人工蜂群算法并行
【关键词】人工蜂群算法混合人工蜂群算法并行 【英文关键词】Artificial Bee Colony Hybrid Artificial Bee Colony Parallelization 人工蜂群算法论文：混合人工蜂群算法的改进研究 【中文摘要】人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是近年来流行的一种进化计算方法,受启发于蜂群个体间相互协作的特定社会群体行为,是一种基于种群搜索策略的启发式优化算法。人工蜂群算法优点明显,如原理简单、参数少和容易实现等,且已被证明是一种优秀的全局优化算法,得到了众多学者的关注。但是人工蜂群算法还存在一些不足,如易早熟收敛,进化后期寻优速度慢等。针对人工蜂群算法的不足,本文在对人工蜂群算法的原理、模型和信息共享机制进行深入探讨的基础上对人工蜂群算法进行改进,提出了两种改进算法,实验结果表明改进算法达到了预期效果。本文具体工作如下：首先详细介绍了人工蜂群算法和两种其他蜂群算法。全面分析了人工蜂群算法,包括人工蜂群算法的原理、组织框架以及算法的参数选择,同时分析了算法的发展动机、特征及优缺点。其次对混合人工蜂群算法进行了改进。将混沌搜索算法的思想引入人工蜂群算法,在观察蜂进化后期应用混沌搜索的思想,防止陷入局部最优。同时在采蜜蜂寻优过程中,利用两个进化因子来引导进化趋势,加快进化速度。实验结
果表明：混合人工蜂群算法能在保证蜂群多样性,避免陷入局部最优的情况下,提高算法的进化速度,从而较好地达到了全局寻优和局部 寻优的平衡。再次,在前面混合人工蜂群算法的基础上,进一步提出了基于并行的混合人工蜂群算法。算法应用当前流行的并行多线程技术,使两个种群在同时进化的过程中,进行信息交流,有效加快了算法的 进化速度,提高了该算法的性能。实验表明：算法有效提高了寻优效率,取得了全局与局部寻优的平衡,与人工蜂群算法和混合人工蜂群 算法相比,具有更高的综合性能。最后,对本文的分析研究以及相关工作进行了概括和总结,提出了下一步研究的几个方向。 【英文摘要】Artificial Bee Colony (ABC), a novel evolutionary computation technique originally inspired by certain social behaviors of bee flocking and bee schooling, is an adaptive stochastic algorithm based on swarm searching strategies. Due to its simplicity of implementation and little number of parameters, ABC has been approved to be a good global optimization algorithm and has won more and more attention. However, there are some drawbacks, such as premature convergence, slow down of the evolution of post-optimization and so on.To improve the shortcomings of ABC algorithm, The ABC algorithm theory, the algorithm framework model and the model of information exchage are also deeply studied in this paper.