人工蜂群算法的研究综述

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的新兴群体智能算法,通过不同角色蜜蜂间的交流、转换和协作来实现群体智能。基于此,首先阐述了基本ABC算法和二进制ABC算法的原理,然后针对基本ABC算法存在的不足,从四个方面综述了各种改进算法,最后对ABC算法在一些领域中的应用现状和对未来研究方向进行了概括总结。     

基于差分演化二进制人工蜂群算法的多用户检测

最优多用户检测属于NP组合优化问题,人工蜂群算法作为一种简单有效的新兴启发式算法可以有效求解此类问题。针对基本二进制人工蜂群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于差分演化的二进制人工蜂群算法,并应用于最优多用户检测中。算法采用多维邻域搜索策略,避免了连续域到离散域的转换,降低了算法复杂度,适合于实时处理。仿真结果表明,所提算法在抗多址干扰能力、抗"远近"效应能力和收敛性能方面均优于基本二进制人工蜂群算法。     

基于改进二进制人工蜂群算法的多用户检测器

最优多用户检测(OMD)技术可以达到理论上的最小错误概率,但已经证明它是一个非确定多项式(NP)问题。作为一种新型的群智能算法,人工蜂群(ABC)算法已被广泛用于各种优化问题,但传统二进制人工蜂群算法具有收敛速度过慢、易陷入局部最优等缺点。针对这一缺点,提出了一种改进二进制人工蜂群算法并将其用于求解最优多用户检测问题。算法简化了初始化的过程,采用单维求反的邻域搜索策略,计算量与最优多用户检测相比明显降低。仿真结果表明,提出的多用户检测方案在抗多址干扰和抗“远近”效应能力方面与传统检测方案相比,都有显著提高。     

人工鱼群算法研究综述

人工鱼群算法是一种新型的群体智能随机全局优化算法。在阐述鱼群算法的基本原理的同时,综述了近年来鱼群算法的发展历程及其改进算法,分析了其应用领域,并提出了今后的研究方向。     

全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法

针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中“交叉”操作的启发,提出多维邻域搜索方式,加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真,实验结果表明与传统算法相比,提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题,提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。