基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

基于遗传搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度缓慢、容易陷入局部最优解的问题,将改进的遗传进化机制与蜂群算法相融合,提出了一种遗传蜂群算法。通过引入遗传算法的交叉变异算子,有效地增加了食物源的多样性,减小陷入局部最优的可能;采用了自适应选择食物源的机制,使蜂群在中后期更好地搜索到最优食物源所在区域,进而提高了全局搜索效率;此外,提出了在侦察蜂阶段的局部搜索策略,提高了算法进化的收敛速度。将遗传蜂群算法应用于TSP中,通过对TSBLIB中几个典型问题的实验,结果表明,提出的遗传蜂群算法具有很强的全局优化能力,在求解TSP问题中精度高,收敛速度快,且是一种解决TSP问题的有效方法。     

加强局部搜索能力的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,提出了基于加强局部搜索策略的人工蜂群算法(ABC Based On Enhancing Local Search Ability, LSABC).一方面,在雇佣蜂搜索阶段,利用两种不同的搜索公式得到两组解,并将适应度最佳者作为候选解,增加解的多样性;同时,在搜索公式中加入个体的双重认知能力平衡算法的勘探和开发能力.另一方面,在侦察蜂搜索阶段,采用禁忌搜索策略,将局部极值存入禁忌表中,帮助算法跳脱局部最优解,达到避免算法早熟的同时加快算法收敛速度的目的.由于LSABC算法的改进与粒子群算法相似,为验证LSABC算法的寻优性能,针对8个经典基准函数,选取标准ABC算法、PSO算法、EABC算法、RLPSO算法及LSABC算法分别进行对比测试.计算实验结果表明,LSABC算法在求解精度和收敛速度方面明显提高,易于跳脱局部最优解.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

基于改进人工蜂群优化的精馏过程再沸器控制

该文提出一种基于改进ABC优化微分先行PID控制器的方法,即首先采用跟随蜂阶段基于当前局部最优解搜索策略、采蜜蜂和跟随蜂阶段邻域搜索概率提高传统ABC算法的收敛速度和局部搜索能力,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的ABC对已建立的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化.仿真结果表明,采用该文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能.     

改进人工蜂群算法在饲料配比中的应用研究

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂采蜜的群智能优化算法。针对传统的人工蜂群算法收敛速度慢,容易陷于局部最优进行了改进,引入了扰动控制频率来指导引领峰搜寻蜜源,增强算法局部搜索能力。提出了自适应动态变异算子,提高了算法收敛速度。融合了Boltzmann策略选择机制,动态调整了算法的搜索范围,增强了种群的多样性。算法成功地应用到求解动物饲料配比问题。结果显示,在运行效率、最优解质量、稳定性均优于被比较的其它算法。     

平衡搜索的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.     

改进人工蜂群算法求解非线性方程组

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加快算法的收敛速度,并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上,测试改进算法的性能.结果表明,改进的算法能够有效避免陷入局部最优,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

一种改进的人工蜂群算法——粒子蜂群算法

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中"全局最优"的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的"发展潜力",趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度     

一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在容易陷入局部最优解以及收敛速度慢的不足,提出了一种改进的人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法的基础上,根据可能解上的适应值定义搜索步长来解决陷入局部最优的问题,根据可调的参数定义食物源选择概率模型来解决收敛速度慢的问题,该选择的概率模型是基于混沌搜索定义全局最优解的搜索方法.最后,在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试,实验结果表明该改进算法比基本人工蜂群算法有着更高的搜索精度和较低的时间复杂度.     

人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.     

基于二次插值的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的一种优化算法.针对标准人工蜂群算法的收敛速度慢、搜索能力差、精度低的缺点。提出了一种基于二次插值的人工蜂群算法(QIABC)。保持全局搜索和局部搜索的平衡.数值实验说明了改进的人工蜂群算法在函数评价次数、收敛速度、精度和鲁棒性方面具有较大的优势,从而表明改进方法的有效性。     

一种解多目标优化问题的基于分解的人工蜂群算法

在处理多目标优化问题时,如何平衡所得解集的分布性与收敛性是一个困难又重要的工作。为此,提出了解决该问题的一种基于目标空间分解的人工蜂群算法(MOABC/D)。首先采用一组方向向量将目标空间分解成一系列的子区域,并在每一个子区域至少保留一个解来保持解的分布性,其次提出一个基于分解的选择策略和2个基于信息交换的搜索策略来提高人工蜂群算法的搜索能力,并采用一个基于高斯分布的搜索策略来增强人工蜂群算法的搜索效率。为验证所提算法的性能,与8种同类算法在10个测试问题上进行比较。结果表明,本文所提算法得到的解集具有更好的收敛性能和分布性能。     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

模糊人工蜂群算法在加工中心组成问题中的应用研究

研究成组技术中加工中心的组成问题。在满足各中心机器间相似系数最大的情况下,寻求最优组成方案。针对人工蜂群算法搜索缓慢、易出现早熟等问题,提出了一种模糊人工蜂群算法。该算法采用模糊位置矩阵表示问题的解,重新定义了候选解产生公式,并设计了新的选择概率公式。建立了模糊位置矩阵与问题可行解的映射关系。仿真结果表明,该算法是可行、有效的。     

基于子种群的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法以及现有改进算法的不足,提出了一种基于子种群的改进人工蜂群算法.此算法利用个体适应值与种群适应值平均值的比较,将种群划分为两个子种群,每个子种群采用不同的搜索方式,有效地平衡了不同搜索方式的探索和开发能力.此外,采用分段Logistic方程的初始化方法产生初始解,提高算法的收敛速度.与基本蜂群算法和其他改进蜂群算法进行比较,数值仿真结果表明,所提算法在处理复杂数值优化问题时具有更好的寻优精度和收敛速度.     

基于GPU改进的并行人工蜂群算法

相对于先前的并行人工蜂群算法进行了一些改进,主要采用OpenCL本地内存、并行规约等技术,提出了一种基于图形处理器（GPU）改进的并行人工蜂群算法．该算法将采蜜蜂映射为OpenCL一个工作项,跟随蜂采用右邻域优先的局部选择机制．实验结果表明：文中提出的改进并行人工蜂群算法提高了算法的执行效率,收敛速度得到提升．     

图像分割背景下群体智能优化算法的性能对比

 针对目前研究相对薄弱的群体智能优化算法的性能对比问题,搭建数字图像为生命栖息环境的群体智能优化算法的性能对比平台,提出基于最优个体变化的收敛关联度和收敛面积的新型性能评价指标,并具体进行了遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、细菌觅食算法等多种群体智能优化算法的性能比较与测试.实验结果显示,所提出的评价平台和性能评价指标能够合理有效地对比不同搜索机制下智能群体的寻优能力.