约束平面选址问题的蜂群优化算法

蜂群算法具有邻域搜索和随机搜索的性质,鲁棒性强,收敛速度快,在求解函数优化和组合优化问题上,获得了较好结果.对带有区域限制的平面选址问题,该算法运用人工蜂群优化思想,给出了一种新的求解方法.实验结果表明,通过调整算法参数,得到了较好结果,验证了算法的可行性和有效性.     

人工蜂群算法及其在组合优化中的应用研究

人工蜂群算法是一种启发式算法,通过模拟自然界蜂群觅食过程来解决现实中的优化问题。算法中将每只蜜蜂看做一个智能体,若干智能体间相互合作,高效地完成对目标的搜索、优化。总结人工蜂群算法用于解决组合优化问题的一般方法,以0-1背包问题为例对算法进行仿真测试,实验结果表明:人工蜂群算法有效且优于存在的蚁群算法。     

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.     

基于人工蜂群算法的TSP仿真

针对标准蚁群算法求解的旅行商问题(TSP)存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,将求解组合优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,并分析了人工蜂群算法及3种基本算法模型,3种引领因子更新策略,讨论了转移因子动态更新公式及状态转移公式,研究了利用该算法求解TSP问题的具体步骤,通过典型的TSP实例进行了仿真实验,结果表明该算法能够克服早熟现象,迭代次数少,收敛速度快,通用性强,比标准蚁群算法具有一定优势.     

一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.     

基于混合人工蜂群算法和A*算法的求解旅行商问题算法

针对旅行商问题（TSP）,基于群智能优化算法的人工蜂群算法 (ABC)可以较为有效的解决并规划出一条合理的路线。ABC算法的优点在于将优化求解的过程转化为模仿蜂群采蜜的仿生行为,容易求得可行解。但是该算法依然存在着种群数量过多、速度较慢的缺点。本文分析了ABC算法的模型并对更新策略进行了改进,在ABC算法得到初始解的路径点后再使用A-star算法进行优化,通过将两种算法组合的方式进行改进。实验证明在解决TSP的路径规划中,整体的路径表现更优,且减少了冗杂的迭代更新,提升了算法的效果。     

一种求解SAT问题的人工蜂群算法

针对SAT问题,提出一种求解该问题的离散人工蜂群算法——ABCSAT算法,建立了相应的优化算法模型,解决了问题编码和转化、适应度函数、蜜蜂觅食策略、离散操作等关键问题.不同于处理连续优化问题,ABCSAT将适应度函数定义为当前不可满足子句数.根据问题的特点设计了多种觅食策略,并利用各子句和变量之间约束关系的启发式信息对各阶段的候选解进行离散操作.最后在标准SATLIB测试集上对提出的算法进行了测试并与相关算法进行了比较,结果验证了ABCSAT算法在中小规模SAT问题上的有效性,表明算法能更加有效地解决该问题.     

一种改进的多目标人工蜂群算法

由于基本多目标人工蜂群算法存在着种群盲目搜索、算法开发能力有限等缺点,在利用人工蜂群算法求解多目标优化问题时,提出了一种改进的人工蜂群算法.通过在算法中引入自适应搜索机制和变异机制等操作,使得种群个体可以有针对性地进行更新,同时也大大提高了种群个体的多样性.最后利用几种多目标的测试函数对改进前后的多目标人工蜂群算法的性能进行测试,结果表明:改进后多目标人工蜂群算法具有良好的算法收敛性和均匀性.     

一种求解SAT问题的人工蜂群算法

针对SAT问题,提出一种求解该问题的离散人工蜂群算法——ABCSAT算法,建立了相应的优化算法模型,解决了问题编码和转化、适应度函数、蜜蜂觅食策略、离散操作等关键问题.不同于处理连续优化问题,ABCSAT将适应度函数定义为当前不可满足子句数.根据问题的特点设计了多种觅食策略,并利用各子句和变量之间约束关系的启发式信息对各阶段的候选解进行离散操作.最后在标准SATLIB测试集上对提出的算法进行了测试并与相关算法进行了比较,结果验证了ABCSAT算法在中小规模SAT问题上的有效性,表明算法能更加有效地解决该问题.     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

基于混合蜂群算法的柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度求解问题,提出一种新型混合蜂群智能优化算法.该算法采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生,在蜂群算法的基础上增加了有利于局部搜索的混沌算子提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了该算法的有效性和优越性.     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

无选择策略的改进蜜蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)中群体多样性较差的缺点,提出无选择策略的改进的蜜蜂群算法(MABC)。MABC算法改变ABC算法的框架,通过去掉ABC算法中跟随蜂对引领蜂的选择策略,来降低算法的选择压力,提高种群多样性和算法的全局搜索能力。仿真结果表明,该算法能够有效保证群体多样性,提高人工蜂群算法的性能。     

改进人工蜂群算法的四旋翼自抗扰控制参数优化

针对四旋翼自抗扰控制(active disturbance rejection controller, ADRC)参数整定困难,给工程应用带来较大限制的问题,提出一种改进人工蜂群算法的四旋翼ADRC控制器参数优化方法。该算法采用自适应的探索策略,根据选择概率,从5种不同的搜索规则中进行选择,提高种群的多样性和寻优能力。将ADRC控制器中的参数作为蜂群中的种群应用到四旋翼无人机仿真模型中进行迭代寻优,并把风干扰模型作为环境噪声引入系统,测试算法性能。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法得到的控制器参数响应速度更快,稳态误差更小,抗干扰能力更强。     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

基于改进多目标蜂群算法的Web服务组合优化方法

为解决Web服务组合优化方法中的组合多样性和服务质量的问题,在人工蜂群算法上提出改进,通过在算法中引入反向学习算子、精英引导策略和组合变异策略等操作,使得种群个体有针对性地进行更新,在保证服务组合质量的前提下,提高了服务组合的多样性.结果表明,所提算法具有良好的算法收敛性和均匀性,同时在为Web服务组合优化方面,也取得了较好的优化效果,提高了寻优精度、解的质量和收敛速度.