基于人工蜂群算法的非线性方程组求解研究

为了更有效地求解复杂的非线性方程组,引入了人工蜂群算法.考虑到人工蜂群算法后期表现出的收敛速度慢、容易陷入局部最优值的缺点,提出了一种新的人工蜂群优化算法( IABC).新算法对工蜂进行邻域搜索产生新解的方法进行了改进,引入了尝试次数,修改了向新食物源靠拢的递进步长,加快了原有算法的收敛速度.试验结果表明,改进算法较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,是一种求解非线性方程组的高效算法.     

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.     

一种带共享因子的人工蜂群算法

人工蜂群(ABC)算法在搜索过程中收敛速度较慢,且容易出现早熟现象。针对该问题,提出一种带共享因子的ABC算法。通过共享因子动态调整蜜蜂与其邻域个体之间的信息共享程度,在搜索初始阶段适当减小信息共享,避免蜂群飞过最优解所在区域,在搜索中后期增强信息共享,提高蜂群的全局寻优性能。函数测试结果表明,该算法具有较好的收敛性能,适用于求解复杂函数优化问题。     

空间优化选址中的增强型人工蜂群算法

公共服务设施选址是一种复杂的空间优化问题,选址的好坏关系到公共服务设施能否发挥其最大作用。利用穷举算法难以对高维的数据问题进行求解。针对空间优化选址的特点及人工蜂群算法收敛速度慢的问题,提出了适合空间选址的邻域搜索新公式,并将交叉的思想引入到了算法中,加快了全局最优解的寻优速度。对算法的可行性和有效性进行了验证,实验表明增强型人工蜂群算法比基本的人工蜂群算法取得了较优的效果。     

人工蜂群算法求解资源受限项目调度问题

针对资源受限项目调度问题,提出了一种基于人工蜂群算法的优化方法。人工蜂群算法中每个食物源的位置代表一种项目任务的优先权序列,每个食物源的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案,迭代中由三种人工蜂执行不同的操作来实现全局最优解的更新。实验结果表明,人工蜂群算法是求解资源受限项目调度问题的有效方法,同时扩展调度机制的引入可以加速迭代收敛的进程。     

增强开发能力的改进人工蜂群算法

为解决人工蜂群（ABC）算法收敛速度慢、精度不高和易于陷入局部最优等问题，提出一种增强开发能力的改进人工蜂群算法。一方面，将得出的最优解以两种方式直接引入雇佣蜂搜索公式中，通过最优解指导雇佣蜂的邻域搜索行为，以增强算法的开发或局部搜索能力；另一方面，在旁观蜂搜索公式中结合当前解及其随机邻域进行搜索，以改善算法的全局优化能力。对多个常用基准测试函数的仿真实验结果表明，在收敛速度、精度和全局优化能力等方面，所提算法总体上优于其他类似的ABC算法（例如ABC/best）和集成多种搜索策略的ABC算法（例如ABCVSS（ABC algorithm with Variable Search Strategy）和ABCMSSCE（ABC algorithm with Multi-Search Strategy Cooperative Evolutionary））。     

车辆路径问题的双重进化蜂群算法求解研究

针对传统人工蜂群算法局部搜索的低效性,提出了双重进化人工蜂群算法。在需要两点进行操作的搜索过程中,采用一点随机选取,另一点通过遍历可行解,以其中最优解确定位置的半随机式搜索策略。用该策略改进插入点算子和逆转序列算子,分别在两对以及三对城市间距离之和的解空间维度上交叉搜索,并应用到局部搜索中构成双重进化过程,提高了搜索效率和适应值引导性。实验结果表明,该算法较已有方法提高了收敛速度,优化了目标解,并可通过合理设置终止阈值提高时效性。     

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。     

具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度.     

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。     

蜂群算法研究综述*

蜂群算法是一种模仿蜜蜂繁殖、采蜜等行为的新兴的群智能优化技术,近几年备受研究者关注。初步探讨了蜂群算法的理论基础,详细论述了基于蜜蜂繁殖行为和采蜜行为的两类蜂群算法的生物学机理及其最常见算法的应用研究情况,并分析比较了遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和蜂群算法的优缺点、适用范围及性能。最后,总结了现有蜂群算法存在的问题,并指出其未来的研究方向。     

基于分布估计蜂群算法的多用户检测器

为了提高二进制人工蜂群算法的全局探索能力,提出一种基于分布估计算法的二进制人工蜂群算法,并应用到最优多用户检测技术中,设计出基于分布估计二进制人工蜂群算法的多用户检测方案。该方案采用直接针对离散域的多维邻域搜索策略,加快了收敛速度,避免了连续域到离散域的转换,同时利用分布估计算法获得的全局统计信息产生候选解,提高了算法性能。仿真结果表明,与传统检测器相比,所设计检测器的收敛速度明显加快,误码率性能和抗远近效应能力显著提高。     

基于分布估计的二进制人工蜂群算法

为了充分利用种群的全局统计信息,将分布估计算法引入二进制人工蜂群算法,提出一种基于分布估计的二进制人工蜂群算法。该算法利用分布估计算法获得的全局统计信息引导候选解的产生,提高了全局探索能力;采用直接针对离散域的多维邻域更新策略,加快了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真结果表明,与传统二进制人工蜂群算法相比,改进算法在优化精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显改善。     

Elite-guided multi-objective artificial bee colony algorithm

Multi-objective optimization has been a difficult problem and a research focus in the field of science and engineering. This paper presents a novel multi-objective optimization algorithm called elite-guided multi-objective artificial bee colony (EMOABC) algorithm. In our proposal, the fast non-dominated sorting and population selection strategy are applied to measure the quality of the solution and select the better ones. The elite-guided solution generation strategy is designed to exploit the neighborhood of the existing solutions based on the guidance of the elite. Furthermore, a novel fitness calculation method is presented to calculate the selecting probability for onlookers. The proposed algorithm is validated on benchmark functions in terms of four indicators: GD, ER, SPR, and TI. The experimental results show that the proposed approach can find solutions with competitive convergence and diversity within a shorter period of time, compared with the traditional multi-objective algorithms. Consequently, it can be considered as a viable alternative to solve the multi-objective optimization problems.     

一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法

传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度快的优点相结合,来提高算法的鲁棒性。实验表明,该算法不仅克服了传统K-均值聚类算法稳定性差的缺点,而且聚类效果也有了明显改善。     

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。     

蜂群算法在网络入侵检测模式中优化研究

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口.基于该编程接口,本文在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统.基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法（DE）混合,采用双种群结构,两种独立进化,在适当的时候两种群之间进行信息交换,从而在维持种群多样性的同时加速进化过程.为了使初始种群尽可能均匀分布在搜索空间,采用了基于方向学习的策略来初始化种群,从仿真实验看提高种群解的质量.设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测.     

基于新型人工蜂群算法的分布式不相关并行机调度

针对考虑预防性维修的分布式不相关并行机调度问题,提出了一种新型人工蜂群算法(ABC)以最小化最大完成时间.为了获得高质量的计算结果,该算法将整个种群划分为1个引领蜂群和3个跟随蜂群,跟随蜂有自己的蜜源且采用新方式跟随引领蜂, 4种蜂群运用彼此各异的搜索策略产生新解以增强种群多样性,提出一种新策略处理侦查蜂的搜索,并利用优化数据更新整个种群.通过大量仿真实验验证了新型ABC在求解所研究问题方面的有效性和优势.     

多传感器交叉提示技术在UCAV侦察任务中的应用研究

多UCAV在协同执行对多目标的侦察任务过程中,若某一UCAV被摧毁,则该UCAV所承担的子任务将不能完成.为解决此问题,将多传感器交叉提示技术应用到多UCAV系统当中,以此顺利实现目标交接.首先引入多Agent技术,提出了基于多Agent技术的传感器分布式管理结构.其次,将采用多传感器交叉提示技术的多UCAV作战场景用数学语言描述,构建数学模型.然后,在考虑使航线相异度最小和长度最短的条件下,提出基于改进人工蜂群算法的UCAV飞行航线优化方法.最后,重点研究多传感器资源动态控制过程,为实现任务交接,提出基于拍卖理论的多传感器交叉提示算法.仿真结果表明,论文所提出的模型具有合理性,方法具有有效性.     

基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在虚拟机、执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。