基于动态搜索策略的人工蜂群算法

为避免人工蜂群算法陷入早熟,提出一种基于动态搜索策略的人工蜂群算法,新算法改进了人工蜂群算法的搜索策略,将两种不同的搜索策略组合成新的搜索策略,以便动态利用两种不同搜索策略的优点,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力。基准函数的仿真实验表明,新算法收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

基于混沌局部搜索算子的人工蜂群算法

在求解函数优化问题时,为了提升人工蜂群算法局部搜索能力,提出了一种新颖的混沌蜂群算法。新算法设计了一种混沌局部搜索算子,并将其嵌入蜂群算法框架中;该算子不仅能够实现在最优食物源周围局部搜索,还能够随着进化代数增加使搜索范围不断缩小。仿真实验结果表明,与人工蜂群算法相比,新算法在Rosenbrock函数上,求解精度和收敛速度明显占优;此外新算法在多模函数Griewank和Rastrigin上,收敛速度明显占优。     

基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

多搜索策略协同进化的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在的计算精度不高、收敛速度较慢的缺点,提出一种多搜索策略协同进化的人工蜂群算法.所提出的算法在引领蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,动态调整搜索的维数以提高搜索效率,并结合人工蜂群算法不同搜索策略的特点,使其协同进化,以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力.14个基准函数的仿真实验结果表明,所提出的算法能有效改善寻优性能,增强摆脱局部最优的能力.与其他一些改进的人工蜂群算法相比,具有较快的收敛速度和较高的求解精度.     

基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在的探索能力强,而开发能力不足和收敛性能差的问题,本文提出一种基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法。该算法将改进后的差分进化算法中的变异操作引入到观察蜂的局部搜索策略中,让观察蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,并采用分段搜索的方式更新蜜源,以提高其局部搜索能力。仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法有效地平衡了算法的探索能力和开发能力,并提高了算法的寻优精度和收敛速度。     

基于混合搜索的多种群人工蜂群算法

针对经典人工蜂群（ABC）算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群（MPABC） 算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、核心子群和平衡子群三类有序子群;其次,针对不同子群结合相应的个体选择机制与搜索策略,构建出不同的差异向量;最后,在群体的搜索过程中,通过三类子群实现对具有不同适应度函数值个体的有效控制,来增强群体全局搜索和局部搜索的平衡能力。通过对16个标准测试函数进行仿真实验并与具有可变搜索策略的人工蜂群（ABCVSS）算法、基于选择概率的改进人工蜂群（MABC）算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群（PS-MEABC）算法、基于符号函数的多搜索策略人工蜂群（MSSABC）算法和优化高维复杂函数的改进人工蜂群（IABC）算法共五种典型的蜂群算法进行了对比,实验结果显示MPABC具有较好的优化效果;与ABC算法相比,MPABC在求解高维（100维）复杂问题上的收敛速度提高了约23%,且求解精度更优。     

加权中心人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种新的改进人工蜂群算法.新算法依据蜜源适应值进行排序,将排序结果作为权值,构造一个虚拟蜜源,即加权中心.若加权中心优于当前最优解,则取代当前最优解,以便得到更好的当前最优解.在加权中心的基础上,增加全维搜索策略,以改善算法的局部搜索能力.两种策略的应用能够加快算法的收敛速度,增强局部搜索能力.在经典的22个基准测试函数上,对新算法的有效性进行实验仿真分析,实验结果表明,所提出算法在求解精度和速度上均有显著提高,在给定等同的时间下远高于其他算法.     

混沌搜索策略的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法的蜂群缺乏多样性、全局和局部搜索能力差及收敛速度较慢,提出一种基于混沌搜索策略的改进人工蜂群算法。该算法通过载波映射,由混沌-决策变量的变换,产生新的邻域点,为采蜜蜂和被招募的观察蜂提供了更广阔的搜索空间和更优质的位置蜜源,增强蜂群多样性;同时,引进侦查蜂局部蜜源搜索较好地解决了算法易陷入局部极小的问题,改善了人工蜂群算法的收敛性能。最后由6个标准测试函数的仿真验证,得到基于混沌搜索策略的人工蜂群算法性能明显优于标准人工蜂群算法。     

具有自适应搜索策略的混合人工蜂群算法

基本人工蜂群算法及其搜索策略侧重探索,为增强算法的开发能力,提出一种具有自适应搜索策略的混合人工蜂群算法。将目标函数值信息和最优解引导信息引入搜索策略,提出具有自适应机制、开发能力强的搜索策略;为防止“早熟”现象,利用三个不同随机食物源和高斯分布,设计出全局探索能力较强的搜索策略。将两个搜索策略在雇佣蜂阶段混合以平衡算法的探索与开发能力,在观察蜂阶段使用具有自适应机制、开发能力强的搜索策略以加快收敛。与基本及具有代表性的改进人工蜂群算法在20个标准测试函数中进行对比实验,结果表明所提算法具有更好的搜索能力和更快的收敛速度。     

一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法

针对数值函数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发,利用信度空间中的规范知识引导搜索区域,自适应调整算法的搜索范围,提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,设计一种种群分散策略,平衡群体的全局探索和局部开采能力,并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较,结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果.     

基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。     

异维学习人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法局部搜索能力弱及易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的人工蜂群算法。首先,雇佣蜂使用全局最优引导的搜索策略,且引导程度随个体试验次数()自适应减小,以此平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,观察蜂采用变异的异维学习策略,使算法的搜索具有跳跃性,以提高跳出局部最优的概率。对8个经典基准测试函数和CEC2013中8个复合基准函数的测试结果表明,与多种最近提出的类似算法相比,新算法在收敛速度和解的精度均具有显著优势。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于改进人工蜂群的图像矢量量化码书设计算法

为了进一步提高图像矢量量化的码书质量,提出了一种新的图像压缩矢量量化码书设计算法。该算法采用均方误差(MSE)作为码书设计的适应度函数,利用改进的人工蜂群算法进行适应度函数的优化求解,增强了算法的自组织性和收敛性,大大减少了陷入局部收敛的可能性。将一种基于和值特性的快速码字搜索思想引入到码书设计算法中,使算法计算量明显降低。仿真结果表明,该算法具有计算时间短、收敛速度快的优点,并且生成的码书质量好、稳定性强。     

一种双种群差分蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.