人工蜂群算法的研究及应用

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1、分类号学号Ｍｌ２０６７３＇ＵＤＣ密级＾壤叫ＡＩＹＡＮＧＺＨＯＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕壬学隹冷文（学术型）人工峰群算法的硏究及应用陈靖指导教师姓名；徐晚华副教授，扬州大学，江芬扬州．２２５００９申请学位级别：硕去学科专业名称：计算机应用技术论文提交日期．１０：２０１５论文答辩日期：２０１５．１２．６：扬州大学学位授予日期学位授予单位：答辩委员会主席：Ｖ２０化年１２月人工娜算法的研巧及应用培养单位：扬州大学专业名称：计算机应用技术研究方向：群体智能研究生：陈砖指导老师：

2、徐晓华２０１５年８月ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＡｒｔｉｆｉｃａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＩｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｔ）ｒ化ｅｐｑＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅｇｐＢｙＣｈｅｎＱｉＵｎｄｅｒｔｈｅｕｉｄａｎｃｅ＆ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｏｆｇＡｗｏｄａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒ：尤《双＂０觀＂ＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆

3、Ｅｎｉｎｅｅｒｉｎｐｐ，ｇｇＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ，ＩＭｌ．Ｃｈｉｎａ陈埼：人工蜂群算法的研究及应用１摘要近年来，随着群体智能［１］［２］算法在数据处理分析问题上表现出来的巨大潜力，大批的研究人员投身于其中进行研巧。但是这类的群体智能算法往往存在着，调节参数过多，所得解不是最优解收敛速度这堅问题间，这些问题限制了这些方法的实际应用。群体智能的发展还有很多的路要走，这也为我们的课题提供了实际的意义。收到大自然的启发和研究人员的努力，提出了人工蜂群［４］算法。随着研究的不断深入，人工蜂群算法在处理聚类分类

4、等问题上取得了巨大的成功。过去的，收敛性证明这些方面研究主要集中在算法性能提高，函数优化，组合优化。一直Ｗ来，，不同思想的融合和学科的交叉结合都是创新思想的重要来源这也是人工蜂群算法能进一步发展和应用必不可少的趋势，。主要的例如有人工智能它是机器学习，现在已经是热口的研巧课题。、统计学和数据库等学科的有机结合在这样的背景下，本文提出了该课题，本文对蜂群算法进行了深入的研究，在本文的开始，我们详细介绍了蜂群算法的技术理论，么后我们使用蜂群算法处一些实际问题且和同类算法进行比较，通过实验比较来展示蜂群算法在理了，并同类算法中突出的性能并且找蜂群算法的不足；

5、然后针对实验暴露出的算法的局限性，通过查询文献和实验，我们提出了蜂群算法的改进策略，并且详细给出了改进的理论依据；最后，通过从算法的结构入手，我们提出了可变种群规模的人工蜂群算法，针对收敛速度和局部最优化的问题，我们选用了合适的函数，从理论上解决了这些局限性。本论文的具体贡献如下：（１）祥细阐化了蜂群算法的理论并且将其应用到具体研究中去。我们巧述了原始的人工蜂群算法的数学模型，我们将这个模型运用到我们研巧中常用的问题中去，蜂群算法能够完美的解决这些问题，性能比同类算法有湿著的提高。２人工蜂群算法的改进策略一。从第Ｈ章中暴露出了蜂群算法的聲不足，（）

6、我们从算法性能为原点，提出了第４章中的算法改进策略，分别是初始解的改进，，。选择策略的改进解更新公式的改进，与其它算法相结合的改进策略并且通过仿真实验来验证这竖更新策略的效果。ＩＩ扬州大学硕±学位论文口）可变种群规模的人工蜂群算法。这是针对蜂群算法收敛性和准确性的问题，提出的新的人工蜂群算法框架，通过多次迭代的蜂群规模来扩展蜂群的种群，通过这种方式更新参数和循环标准规模，从而达到提高算法性能的目标。关键词：辭体智能、人工蜂群算法、随机游走、数据挖掘、直推式学习陈埼：人工蜂群算法的研究及应用ＩＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｎ巧〇６口｛ｅａｒｓｗｉｔ

7、ｈ化ｅｗａｔｏｔｅｎｔｉａｌｏｆ化ｅｄａｔａｒｏｃｅｓｓｉｎａｎｄａｎａｌｓｉｓｙ，ｇｐｐｇｙｏｆ化ｅｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｅｎｃｅａｌｏｒｉ化ｍａｌａｒｅｎｕｍｂｅｒｏｆ巧ｓｅａｒｃｈｅｗｈａｖｅｇｇ，ｇｄｅｖｏｔｅｄｔｈｅｍｓｅｌｖｅｓｔｏｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａ