1、，人工蜂群算法(Artificial Bee Colony，ABC)，蜂群算法簡介，人工蜂群算法，模仿蜜蜂行為的最優(yōu)化方法，集群智能思想的具體應用。主要特征是不需要知道問題的特殊信息，只需對問題進行優(yōu)劣比較，通過各工蜂個人的局部最優(yōu)化行為，最終從集團中跳出全球最優(yōu)值，具有快速收斂速度。為了解決多元函數最優(yōu)化問題，卡拉波加于2005年提出了人工蜂群算法ABC模型(artificial bee colony algorithm)。第一，蜜蜂采蜜的機器，蜜蜂是群居昆蟲，單個昆蟲的行為很簡單，但由一個簡單的個體組成的群體表現出很復雜的行為。實際上，蜜蜂群在任何環(huán)境下都能非常有效地從食物來源(花)中采蜜

2、。同時，他們能適應環(huán)境的變化。蜂群產生集體智能的最低搜索模型包含三個基本的茄子組件：食物來源、雇傭的蜜蜂、未雇傭的蜜蜂。兩種最基本的茄子行為模式：食物來源招募蜜蜂和放棄膳食來源。首先，蜜蜂采蜜的機制；(1)食物來源：食物來源的價值由多種茄子因素決定。例如，遠離蜂窩，包括蜂蜜的豐富和獲取蜂蜜的難度。使用單一參數、食物來源的“收益率”來表示這些因素。(2)被雇傭的蜜蜂：也稱為領導者，一一對應被采集的食物來源。帶領蜜蜂存儲有關一個食物來源的相關信息(蜂窩的距離、方向、食物來源的豐富度等)，并以一定的概率與其他蜜蜂共享牙齒信息。(3)未雇用的蜜蜂：主要任務是尋找食物來源和開采。兩種未被雇傭的茄子蜜蜂是

3、偵察蜂和跟屁蟲。偵察蜜蜂在蜂巢附近搜尋新的食物來源。沿著蜜蜂等呆在蜂窩里，通過與向導分享相關信息來尋找食物來源。一般來說，偵察蜂的平均數量是蜂群的5%到20%。一、蜜蜂采蜜的機制；(4)無用區(qū)域：在群體智慧形成的過程中，蜜蜂之間的信息交換是最重要的部分。無用地帶是蜂窩中最重要的信息交換地。蜜蜂的舞蹈叫搖擺舞。食物來源的信息在舞蹈區(qū)域通過搖擺舞形式與其他蜜蜂共享，引導蜜蜂通過搖擺舞期間等表達食物來源的收益，所以可以選擇沿著蜜蜂觀察大量的舞蹈，根據收益給哪個食物來源補充蜂蜜。收益率與選擇食物來源的可能性成正比。結果，蜜蜂被招募到任何食物來源的概率與食物來源的收益率成正比。在最初的瞬間，蜜蜂以偵察蜂

4、的身份搜索。該搜索可以由系統(tǒng)提供的先驗知識決定，也可以完全隨機。第一次調查后，當蜜蜂找到食物來源時，蜜蜂開始利用自己的儲存能力記錄位置信息，采蜜。牙齒點，蜜蜂將牙齒“被雇傭者”。蜜蜂從食物園采蜜后，返回蜂窩采蜜，除去蜂蜜，然后(1)放棄食物來源，成為蜜蜂，而不是雇傭蜜蜂。(2)搖擺舞跳躍為該食物來源招募更多蜜蜂，然后返回膳食來源采蜜。(。(3)不從繼續(xù)等食物來源采蜜和招募。對于非龍蜂，(1)有轉換成偵察蜂，搜索蜂窩附近食物來源的選項。該搜索可以由先驗知識決定，也可以完全隨機。(2)搖擺舞觀察后，被聘用為后續(xù)蜜蜂，開始搜索相關食物來源鄰居，采蜜。2，蜜蜂采蜜的過程，3，ABC算法原理，基本ABC

5、算法中人工蜂群由雇傭蜂、觀察蜂、偵察蜂等三個茄子個體組成。每個雇傭蜜蜂相當于確定的食物來源(解向量)，在迭代中搜索蜂蜜來源的鄰居。根據蜜源的豐富度(適應值的大小)，通過輪盤賭雇傭蜂房(搜索新蜜源)進行觀察。如果蜜源多次更新也沒有改善，就放棄該蜜源，將雇傭蜜蜂變成偵察蜂，隨機搜索新的蜜源。(阿爾伯特愛因斯坦，美國電視電視劇，蜂蜜)，1。蜜源初始化，初始化時隨機生成SN個可行的解決方案(等于雇傭蜜蜂數)，并計算適宜性函數值。隨機生成可行解決方案的公式如下：(1)格式為xi(i=1，2，SN)是d維向量，d是優(yōu)化的參數數，j1，2，d。2 .新蜜源的更新搜索公式，蜜蜂記錄到目前為止的最佳值，現在在蜜

6、源附近開始搜索?；続BC在蜜源附近搜索新蜜源的公式為： (2)式，j 1，2，D，k 1，2，SN。3 .觀察蜜蜂選擇雇傭蜜蜂的概率。儀式上觀察fit(xi)與第一年的適應值相對應的蜜源的豐富性。蜜源越豐富，觀察到的蜜蜂選擇的概率就越高。4 .為了防止偵察蜂的產生，陷入算法局部最佳化，當某些蜜源不重復limit會時，放棄該蜜源，記錄在禁忌表上，同時對應于該蜜源的雇傭蜜蜂變成偵察蜂，(1)任意創(chuàng)造新位置，代替原來的蜜源。4，基于基本ABC算法進程1:的(1)初始化群海Xi，I=1，SN 2:是群體中每只蜜蜂的適應值： Cycle=1 4: Repeat 5:雇傭蜂根據(2)新解決方案VI 新的

7、蜜源VI的適應值9:觀察蜜蜂根據貪心的戰(zhàn)略選擇蜜源103360，決定是否有需要放棄的蜜源。 根據(1)隨機生成蜜源，替代11:唱片最佳解決方案12: cycle=cycle 1 1: untilcycle=mcn以N個城市為例，編號從1到N，旅行結束的路徑顯示為1到N的排列組合。在人工蜂群算法中，每個前導蜜蜂或跟隨蜜蜂的位置對應于一條路徑的組合，膳食源的豐富度對應于牙齒路徑的長度，適應度也對應于函數值，說明了膳食源的豐富度。也就是說，適應度值牙齒越小，代表主導蜜蜂或跟隨蜜蜂位置的路徑也越好。，5，實施人工蜂群算法解決方案TSP，實施算法，應對TSP問題和蜂群采蜜行為，更新戰(zhàn)略，實現TSP問題的

8、算法中有兩個階段因素，即主導因素和轉移因素。主導因素是指通過上一階段的主導路徑直接確定的城市間主導強度的大?。磺耙粋€因素是指蜜蜂從城市I到城市J的遷移強度，與主導因素和更新策略相關，一旦前一個因素標準化，就可以找到這兩個城市的遷移概率，并算法實現。下一個選擇城市為Ak=1，2，n- Tk。其中Ak表示蜜蜂K在下一步中可以選擇的城市，Tk。Tk在蜜蜂繼續(xù)選擇下一個城市的同時動態(tài)調整。進化代數N牙齒每增加一次，每條路徑的前一個元素就清算一次，前一個元素沒有留下歷史信息，只是根據牙齒一代的路徑信息更新。所有蜜蜂完成一次迭代周期，每條路徑上的前一個元素將根據樣式(1)(2)(3)進行調整，以獲得進退刀

9、路徑矩陣LR。最后，采用第2級更新策略。更新策略、算法實現、1級：前導元素更新戰(zhàn)略引導路徑選擇3茄子方法3360最短長度路徑是引導路徑。長度引線(或使用%作為引線路徑)；上一代所有蜜蜂經過的路徑是引導路徑。更新戰(zhàn)略、算法實現、更新戰(zhàn)略、表達式的：N是進化代數。LR(N)表示N代路徑長度對齊后獲得的進退刀路徑矩陣。Gm代表蜂群中蜜蜂的總數。Ij表示第K只蜜蜂在第N個重復周期中留在路徑ij上的主導系數。、算法實施、更新戰(zhàn)略、ABC算法、Bcs、Bqs和Bds。區(qū)別在于閱讀器kij的計算表達式不同。在上述三種茄子模式中，后者利用本地信息，前者利用全部信息。其中：Q是前導常數。Lk是第K只蜜蜂在這次迭

10、代中經過的路徑長度。Dij表示從第I城市到第j城市的距離。算法實現、更新戰(zhàn)略、2級：以前的元素動態(tài)更新政策以前的元素更新、人工蜜蜂根據當前可供選擇的城市和上一代設置的主導路徑矩陣動態(tài)確定每個等待的城市以前的元素動態(tài)更新公式。算法實現、更新戰(zhàn)略、格式中：kij為K。除了引導蜜蜂的路線外，可供選擇的城市總數；過渡強度可選的城市總數。如果可選路徑中沒有蜜蜂經過的路徑，則切換元素采用/。在這里，可選路徑中有蜜蜂經過的路徑，有蜜蜂經過的路徑時，切換元素就像ij一樣。如果選擇其他路徑，切換元素會將算法實現、戰(zhàn)略更新、蜂群算法狀態(tài)之前的戰(zhàn)略以及蜂群中的總蜜蜂數設置為GM。Gm=存在sm FM牙齒。其中，sm取總數的1/c左右，C是常量，采用小于10的值以確保算法收斂的概率等于1。根據蜜蜂的傳遞系數大小概率選擇路徑。啟發(fā)式系數ij=1/dij，dij(i，j=1，2，n)是城市I和城市J之間的歐式距離。表示前系數ij重要性的參數啟發(fā)式因子ij的重要性的參數BS、BF和BL分別是偵察蜂、跟隨蜂和前導蜜蜂的集合。對于偵察蜂，T是允許路徑集，選擇城市總數，配置累計集合序列Psum，累計集合序列位置表示城市標簽，通過計算機生成(0，1)之間的隨機數，并通過此確定Psum。為了提高解決方案的多樣性，可以相應地增