基于交叉算子的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在后期收敛速度慢、局部搜索能力差和易陷入局部最优的问题,提出一种基于交叉算子的改进人工蜂群算法.该算法利用佳点集方法产生初始种群,使得初始化个体尽可能均匀地分布在搜索空间;随机选择食物源位置与当前最优食物源位置进行算术交叉操作,引导群体向全局最优解靠近,提高算法的局部搜索能力和加快收敛速度.通过5个高维标准测试函数的实验结果表明新算法的有效性.     

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.     

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.     

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。     

基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略

针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。     

基于二项式交叉改进的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法容易过早收敛和在接近全局最优时搜索速度变慢、疏于开发的缺陷,提出一种基于二项式交叉改进的人工蜂群算法.改进算法引入全局最优值,通过二项交叉将邻域搜索的最优值与全局最优值进行比较,以加快算法的收敛速度,提高算法在最优解附近的开发能力.通过7个基准函数进行仿真测试发现:和标准的人工蜂群算法相比,改进的人工蜂群算法有较好的收敛速度和收敛精度,有效提高了原算法的全局寻优能力,且并未大量增加算法的复杂度,是一种有效的优化算法.     

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.     

一种改进的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法,已被成功用于解决许多优化问题。该文针对基本人工蜂群算法在收敛速度和局部寻优方面存在的缺点,提出了一种具有平衡能力的改进算法。此算法在观察蜂阶段引入惯性权重,使用随着迭代次数动态变化的惯性权重因子来平衡种群的局部搜索和全局探测能力,防止算法陷入局部最优和加快寻优速度;在侦察蜂阶段(scout bees),则利用正弦函数搜索操作,正弦函数服从均匀分布,能很好地搜索全部范围,以提高种群多样性。通过对5个基准测试函数进行仿真实验,并与原算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度和搜索精度上基本优于人工蜂群算法。     

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。     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷。为了改善此缺陷,采用NM算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM算法的改进人工蜂群算法(NMABC)。希望基于NM算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率。     

改进的人工蜂群算法求解全局优化问题

目的 提出基于环形拓扑邻域的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm Based on Ring Topology Neighborhood ,NABC )求解全局优化问题.方法 基于环形拓扑邻域策略,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程.前者利用邻域中最好个体信息,引导种群向精英解靠近,进而加快种群的收敛速度.后者利用种群中随机选择的个体信息,引导种群搜索更多有希望的区域,增加了种群的探索能力.结果与结论 在22个标准测试函数上进行仿真实验并与其他算法进行比较,结果表明N ABC算法具有优异的性能.     

基于人工蜂群的模糊聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法存在容易陷入局部极小值、对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出一种基于人工蜂群(ABC)的模糊聚类算法(ABFM).该算法引入全局寻优能力强的人工蜂群算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点.实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好.     

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。     

基于改进蜂群算法的城市公交网络设计

针对公交网络设计问题,基于OD矩阵提出了一种贪婪算法生成初始公交线路集,利用改进蜂群算法通过循环迭代对初始解集进行改进,从而生成最优公交线路集.模型以乘客总乘车时间与加权换乘次数之和为优化目标,以乘客平均乘车时间、乘客换乘次数占比为评价指标.最后,利用瑞士Mandl网络对算法进行验证,结果表明:与既有研究相比,利用改进蜂群算法所得的线路集合乘客平均乘车时间更少,直达乘客比例更高.与遗传算法、爬山算法和禁忌算法比较,改进蜂群算法耗时更少,能够有效的应用于大规模的公交网络设计.     

基于蜂群算法的多小波图像去噪研究

针对在多小波图像去噪中阈值难以选取问题,提出基于群体智能算法—人工蜂群算法(artificial bee colonyalgorithm,ABC)优化多小波阈值。详细介绍了群体智能算法的发展历程和分类,阐述了ABC算法的基本原理、工作流程,及其优化多小波阈值在图像去噪中的具体步骤,比较了遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(par-ticle swarm optimization,PSO)、蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)以及ABC算法4种算法各自的优缺点。将提出的方法与GA算法和PSO算法优化多小波阈值进行了对比,通过仿真,证明提出的算法可以有效地去除高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),具有很好的去噪效果。     

基于行动轨迹的人工蜂群算法

人工蜂群算法中蜜蜂在开采蜜源时,随机选择维度,随意决定开采方向和步伐来搜索新蜜源,没有利用以往的搜索经验,导致其收敛速度过慢.对此提出了基于行动轨迹的人工蜂群算法,记录跟随蜜蜂开采蜜源的行动轨迹,并以此为经验引导下一次开采,以提高人工蜂群算法的开采能力.通过对优化函数寻优测试,实验结果表明该算法不仅加快收敛速度,提高寻优能力,还具有良好的鲁棒性和稳定性.     

基于智能搜索和特殊划分的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种具有强大搜索能力的全局搜索算法。传统的人工蜂群算法使用雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂进行相互合作,每种蜜蜂有不同的分工,但不同类型的蜜蜂之间并没有差别。提出一种通过智能搜索和特殊划分来提升性能的人工蜂群算法。该算法中,不同的雇佣蜂和观察蜂会使用不同的搜索策略来寻找食物来源。该算法放弃了贪婪选择算法且在每次迭代时更新食物来源的位置。因此,该算法能够利用整个蜂群的经验来引导蜜蜂的搜索,通过一系列基准算法的性能分析证明了该算法的有效性。     

基于人工蜂群的空间资源受限项目调度算法

空间资源调度问题在满足时间和空间资源约束的前提下,追求项目工期最短以及空间资源利用的最大化,针对该问题对空间资源进行抽象,建立数学模型,在配置空间理论基础上,提出基于人工蜂群的时空资源受限项目调度算法。对不同规模的问题实例采用不同的算法进行对比,结果表明本文算法在相对较短时间内可以获得较优的调度方案。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。