蜂群算法理论研究综述

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1、蜂群算法理论研究综述摘要：蜂群算法是人们受到自然界屮蜜蜂的行为启发而提出的一种新颖的智能优化算法。详细阐述了基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法的基本原理及研究情况。通过与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法相比较，总结出蜂群算法的优缺点，并提出了未來研究的方向。关键词：蜂群算法；采蜜行为；智能算法中图分类号:TP301.6文献标识码：A文章编号：1672-7800(2012)010-0036-03作者简介：班祥东(1974-)，男，桂林电子科技大学计算科学与工程学院硕士研究生，研究方向为多媒体技术应用、数据挖掘。0引言群智能算法是一种在自然界生物群体的智能行为启发下所提

2、出的智能算法，是一种新兴的仿生类演化算法，己经成为越来越多的研究者所关注的焦点。1975年，美国科学家Holland教授针对机器学习问题提出了一种基于种群隐并行搜索的智能优化算法，后经归纳总结，形成了遗传算法(geneticalgorithms,GA)；1992年，意大利学者ColorniA>DorigoM和ManiezzoV根据自然界中蚂蚁觅食的规律提出了蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)；1995年，Eberhart博士和kennedy博士基于鸟群捕食行为的研究提出粒子群算法(Partic1eSwarmOptimizatio

3、n,PSO)。冃前，群智能是一个非常活跃的研究领域，它为人们揭示了生命现象和进化规律，为解决复杂系统提供了新的思路与方法，为实现适应性系统提供了有用的范例。近几年来，随着群智能优化算法的不断发展，蜂群算法也受到学术界的持续关注。蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是山单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中釆集花蜜，并能适应环境的改变。英国学者DTPham受启发于蜂群的采集行为机制，提出了蜂群算法（BccsAl^orithm,BA）O之后土耳其学者DervisKarabo

4、ga改进了蜂群算法，提出了基于蜜蜂釆集机制的人工蜂群算法（ArtificialBeeColony,ABC）。因此，蜂群算法是建立在蜜蜂自组织模型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法，属于新兴的群智能方法。1蜂群算法概述1.1基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法蜜蜂是自然界中的一种群居昆虫，个体的行为极其简单，自然界中的蜂群总是能很自如地发现优良蜜源（花粉）。vonFrisch研究揭示蜜蜂以跳舞的方式来传达蜜源的信息，采集到花粉的蜜蜂，返回后在蜂巢上翩然起舞。蜜蜂沿直线爬行，然后再转向左的这一种舞蹈被称为“摇摆舞”，摇摆舞是蜜蜂之间交流信息的一种基木形式，它传达了

5、有关蜂巢周围蜜源的重要信息（如蜜源方向及离巢距离等），其它蜜蜂利用这些信息准确评价蜂巢周围的蜜源质量。蜂群产生群休智慧的最小搜索模型包含基本的3个组成耍素：食物源、采蜜蜂、待工蜂。此外，蜜蜂还有3种基木的行为模式：搜索蜜源、为蜜源招募和放弃蜜源。(1)食物源：食物源的质量由多方面的因素决定，如离蜂巢的远近、包含花蜜的丰富程度等。使用单…的参数来代表以上各个因素。(2)采蜜蜂：采蜜蜂同具体的蜜源联系在一起。釆蜜蜂携带了所采集蜜源的信息，包括蜜源与蜂巢的距离、蜜源方向、蜜源的收益度。采蜜蜂通过摇摆舞与其它蜜蜂分享这些信息，根据路径长度排序，按一定比例,部分成为

6、引领蜂。(3)待工蜂：待工蜂是准备去采蜜的蜜蜂。它们可以分为两类：侦查蜂(Scouter)和跟随蜂(Follower)。侦察蜂搜索蜂巢附近的新食物源,跟随蜂等在蜂巢里面并通过与引领蜂分亨信息找到食物源。开始，蜜蜂以侦察蜂的身份搜索。其搜索可以由系统提供的先验知识决定，也可以完全随机。经过一轮侦查后，若找到食物源，蜜蜂利用它本身的存储能力记录位置信息并开始采蜜。此时，蜜蜂将成为“采蜜蜂”。蜜蜂在食物源釆蜜后回到蜂巢卸下蜂蜜然后将有如下选择：①放弃食物源而成为待工蜂；②通过跳摇摆舞为所对应的食物源招募更多的蜜蜂，然后冋到食物源采蜜；③继续在同一个食物源采蜜而不

7、进行招募。对于待工蜂有如下选择：①转变成为侦察蜂并搜索蜂巢附近的食物源；②在观察完摇摆舞后成为跟随蜂，开始搜索对应食物源邻域并采蜜。蜂群算法的基木步骤如下：(1)随机产生初始化种群，选取n只工蜂，评价群体适应度值,While(停止准则不满足)。(2)从n只工蜂里面选取m只较好工蜂和e只最好工蜂。(1)派遣增援工蜂(最好的e只更多的蜜蜂增援)，并评价其适应度值。(2)从每个花丛屮选出适应度最好的一只工蜂。(3)委任其它n-m只蜜蜂进行随机搜索，并评估其适应度。(4)EndWhileo蜜蜂采蜜的过程(即寻找高质量的蜜源)类似于进化计算中的搜索待求解问题最优解的

8、过程。在采蜜模型中，蜜源代表可能的解，采蜜相当于搜索最优解，蜜源质