蜂群算法理论研究

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1、蜂群算法理论研究摘要蜂群算法(BCA)是建立在蜜蜂自组织型和群体智能基础上的一•种非数值优化计算方法。自1995年提出蜂群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，并已在组合优化、网络路由、函数优化、机器人路径规划等领域获得了广泛应用。本文首先介绍了蜂群算法的研究背景、基本原理、要素构成、算法流程和优缺点,然后，通过阅读大量文献对改进的蜂群算法进行分类，并重点介绍了3个代表性算法以及它们在解决实际问题的应用，随后比较了3个改进算法的性能优劣。最后，本文对蜂群算法领域存在的问题进行了总结，并提出了未来蜂群算法的研究方向。关键词：蜂群算法；群体智能；分类；研究方向ABST

2、RACTBeecolonyalgorithm(BCA)isanonnumericoptimizationalgorithmbasedontheself-organizationcharacteristicofbeesandswarmintelligence.AfterSeelyputforwardthecolonyalgorithmin1995,itcausedgreatattentiontoscholarsandhasbeenwidelyusedinthecombinatorialoptimization,networkrouting,functionoptim

3、izationandrobotpathplanningetcinashortspanofafewyears・Atthesametime,goodresultswereobtained.Firstly,thisdissertationintroducestheresearchbackground,basicprinciples,elements,algorithmprocessandtheadvantagesanddisadvantagesofBCA,thenclassifiestheimprovedBCAthroughmyextensivereadingoflit

4、erature,andmainlyintroducesthreeimprovedBCAandtheirapplicationtosolvepracticalproblems,thencomparesthethreeimprovedBCAthroughtheconsolidationofalotofexperimentaldata.Finally,thispapersummarizestheexistingproblemsofthefieldofBCAandputforwardthefutureresearchdirectionanddevelopmenttrend

5、ofBCA.Keywords:BeeColonyAlgorithm;swarmintelligence;nonnumeric;combinatorialoptimization目录第一章绪论11.1研究背景11.2基本原理21.3要素构成31.4算法流程41.5优缺点61.5.1优点61.5.2缺点61.6木文的结构安排6第二章改进的蜂群算法82」基于Boltzmann选择策略的蜂群算法82」」Boltzmann选择策略82.1.2初始解的生成82.1.3选择机制的改进92.1.4算法流程92.2自适应搜索空间的混沌蜂群算法102.2.1动态调整搜索空间II2.2

6、.2混沌搜索II2.2.3选择策略的确定122.2.4算法流程122.3双种群差分蜂群算法132.3.1差分进化算法132.3.2蜂群算法和DE的相关性分析142.3.3双种群差分蜂群算法142.3.4选择策略的确定152.3.5算法流程152.4木章小结16第三章改进的蜂群算法应用与性能比较173.1基于Boltzmann选择策略的蜂群算法的应用173.1.1核模糊C均值聚类算法优化问题173.1.2应用介绍183.1.3算法流程193.2混沌蜂群算法用于无线传感器网络20321无线传感器网络感知节点部署问题203.2.2应用介绍213.2.3算法流程223.3

7、双种群差分蜂群算法用TQoS路由22331QoS路由问题223.3.2应用介绍233.3.3算法流程243.4性能比较25341错误！未定义书签。3.4.2错误！未定义书签。3.4.3错误！未定义书签。3.5本章小结26第四章蜂群算法的应用、局限性以及研究方向274」蜂群算法的应用274」.1函数优化274.1.2组合优化274」.3数据挖掘274.1.4机器学习274.1.5图像处理和模式识别274.2蜂群算法的局限性284.3蜂群算法的研究方向28结束语30致谢31参考文献32第一章绪论1.1研究背景样智能是一个新兴的研究领域。该领域主要是通过研究和模拟社会性

8、昆虫，如蚂