蜂群算法在函数优化问题中的应用

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1、蜂群算法在函数优化问题中的应用　　摘要：函数优化是算法应用中的基本问题，蜂群算法作为遗传算法与生物种群习性特征相结合的新算法，比较适合于此类问题的求解。本文首先对蜂群算法进行了简单的描述，设计出基于蜜蜂婚配过程的计算机实现的同等模型。使用实例测试蜂群算法的运行效果，并将其结果与基本遗传算法的结果进行比较。实验结果表明，蜂群算法全局搜索能力强，具有较快较好的发现最优解的能力。　　关键词：蜂群算法；遗传算法；函数优化　　中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）19-0149-03　　BeeColonyAlgorithmforFunc

2、tionOptimization　　FANGQun，WANGHui　　（BengbuNavyPettyOfficeAcademy，Bengbu233012，China）　　Abstract：FunctionOptimizationisabasicprobleminalgorithmapplication.BeeColonyAlgorithmisacombinesgenerationalgorithmandbiologicalcharacteristicsnewalgorithm.Itisbestofsolutionfunctionoptimizationprob

3、lem.AsimpledescriptionofBeeColonyAlgorithmisbeinginthearticlefront.Thecorrespondingmodelbasedbeesmarriageofcomputerisdesignedbyus.TheresultofBeeColonyAlgorithmistextbythefunction9example.Theexperimentresultsshowthatusingthisalgorithminfunctionoptimizationhasbetterabilityofglobalsearc

4、handdiscoveringbestsolution.　　Keywords：beecolonyalgorithm；generationalgorithm；functionoptimization　　在人工智能的遗传算法领域中，有许多算法是通过对一些社会性昆虫的模拟而产生的，通过模拟蚂蚁的行为而产生的蚁群算法就是基于群体的成功的优化算法，此方法在解决许多复杂的组合问题中是成功的，研究和发展的前景也很好[1]。众所周知，蜜蜂和蚂蚁都是智能程度很高的物种，但目前为止，还很少有人试图模拟蜜蜂的生活过程并将其中好的智能模式运用于优化和搜索之中。在本文中，我们就介绍和分析

5、这种发展于蜜蜂的婚配过程的蜂群算法。　　遗传算法是在达尔文的进化论和孟德尔的遗传学基础上提出的一种优化求解算法。它通过对原始的基因组进行编码，再选择、交叉、变异等操作，进行整体性的信息交换，依据适者生存的原则，逐步淘汰种群差的特性。遗传算法在函数优化问题上取得比较好的效果[2]。　　本文提出了一种通过模拟蜜蜂的婚配过程而产生的基于二进制编码的蜂群算法。并在函数优化问题上进行了仿真实验，实验结果证实了蜂群算法的有效性和可行性。　　1蜜蜂种群特点9　　蜂群算法是受到对蜜蜂的婚配行为的研究的启发而提出的一种搜索优化算法[3]。为了清楚地说明蜂群算法的原理，我们先大概地

6、介绍一下蜜蜂的种群特点及婚配过程。　　蜜蜂作为一种社会性昆虫，有严格的社会分工，每个普通的蜜蜂群体都是由蜂后、雄蜂、工蜂和幼蜂组成。在蜜蜂的种群中，雌性的成蜂有蜂后和工蜂，蜂后代表着主要的具有繁殖能力的个体，并且专职于产卵，工蜂专职于幼蜂的抚育但有时也产卵。雄性的成蜂只有雄蜂，它是整个群体的警卫和父亲。但是与其他物种所不同的是：雄蜂的精子是单倍体，也就是说在精子中对下一代的基因起作用的遗传物质只有一般细胞的一半。幼蜂发育于受精的或未受精的卵细胞，前者可能发育成蜂后或工蜂，而后者则将发育成为未来的雄蜂。蜂后在婚飞的过程中完成精子的采集。蜂后在空中起舞就标志着婚飞的

7、开始，随后跟随蜂后而来的雄蜂就与其在空中进行交配。在一次典型的婚飞中，每只蜂后要与7到20只雄蜂交配。在每次交配中，雄蜂的精子到达蜂后的受精囊并聚集在那儿以形成整个群体的基因池。每次当一只蜂后要产下一颗受精卵时，它随机地从受精囊中挑出精子使之与卵子结合。[4]　　上面我们大概介绍了蜜蜂婚配的过程及特点，下面我们将进一步分析蜜蜂的婚配过程，并以它为基础，加以适当的改善，设计出适合计算机实现的算法描述。　　2本文求解函数优化的步骤　　2.1编码9　　在遗传算法的运行过程中，它不对所求问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码施加选择、交叉和变异等遗传

8、操作。将一个问题的可行解