改进搜索策略的人工蜂群算法

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001-90812012-12-01计算机应用，2012，32(12):3326－3330CODENJYIIDUhttp://www．joca．cn文章编号:1001－9081(2012)12－3326－05doi:10．3724/SP．J．1087．2012．03326改进搜索策略的人工蜂群算法*张银雪，田学民，曹玉苹(中国石油大学(华东)信息与控制工程学院，山东青岛266580)(*通信作者电子邮箱wendyzyx@yaho

2、o．cn)摘要:针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题，给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在ABC的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长，并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进ABC算法提高了ABC算法的局部搜索能力，能够有效避免早熟收敛。基于6个标准测试函数的仿真实验表明，改进ABC算法的寻优能力有较大提高，对于多个高维多模态函数该算法可取得理论全局最优解。与对比算法相比，该算法具有更高的收敛精度，并且收敛速度更快。关键词:人工蜂群算法;数值函数优

3、化;邻域搜索;自适应;非线性函数中图分类号:TP18文献标志码:AArtificialbeecolonyalgorithmwithmodifiedsearchstrategy*ZHANGYin-xue，TIANXue-min，CAOYu-ping(CollegeofInformationandControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum(EastChina)，QingdaoShandong266580，China)Abstract:Amodified

4、ArtificialBeeColony(ABC)algorithmwasproposedfornumericalfunctionoptimizationinthispaper，inordertosolvetheproblemsofslowconvergenceandlowcomputationalprecisionofconventionalABCalgorithm．ThemodifiedABCalgorithmcanadjustthestepsizeoftheselectedneighborf

5、oodsourcepositionadaptivelyaccordingtotheobjectivefunction．Ontheotherhand，thesearchingmethodbasedonanonlinearadjustmentofsearchrangedependingontheiterationwasintroducedforscoutbees．ThemodifiedABCalgorithmcanimprovetheexploitation，andavoidstheprematur

6、econvergenceeffectively．Theexperimentalresultsonsixbenchmarkfunctionsshowthat，themodifiedABCalgorithmsignificantlyimprovestheoptimizationability．ThemodifiedABCalgorithmcanachievetheglobalminimumvaluesfornumerousmultimodalfunctionswithhighdimension．Co

7、mparedtotheotherapproaches，theproposedmethodnotonlyobtainshigherqualitysolutions，butalsohasafasterconvergencespeed．Keywords:ArtificialBeeColony(ABC)algorithm;numericalfunctionoptimization;neighborhoodsearching;adaptive;nonlinearfunction因此，为改善ABC算法的全局

8、收敛性能，提高收敛速度，许多0引言［9－14］［11］学者对算法进行了改进。例如，Banharnsakun等提出函数优化问题在科学实验、工程设计和生产实践等方面利用当前全局最优解代替随机选取的邻域个体，并根据当前有着广泛应用。近年来，群智能优化算法以其较好的通用性、全局最优解的适应度调整邻域搜索步长，提高收敛精度及收［12］容错性及对初始值不敏感等优点成为解决函数优化问题的一敛速度。Li等提出利用全局最优解、惯性权重和加速系数［1］种新途径。人工蜂群(ArtificialBeeColony，AB