基于局部最优解的改进人工蜂群算法.pdf

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1、第31卷第4期计算机应用研究V01．3lNo．42014年4月ApplicationResearchofComputersApr．2014基于局部最优解的改进人工蜂群算法术王冰(1．牡丹江师范学院理学院，黑龙江牡丹江157011；2．北京A．z-大学数学学院，北京100081)摘要：针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题，提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略，能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度，采用基于一般的反向学习

2、的策略进行种群初始化，而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时，邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明，该算法能有效加快收敛速度，局部优化能力有显著提高。关键词：人工蜂群算法；种群初始化；反向学习；搜索频率中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：1001—3695(2014)04—1023—04doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2014．04．016Improvedartificialbeecolonyalgorithmbasedonloca1bestsolutionWANGB

3、ing'(1．SchoolofScience，MudanjiangNormalUniversity，MudanjiangHeilongfiang157011，China；2．SchoolofMathematics，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)Abstract：Fortheproblemsofgoodatexplorationbutpooratexploitationinartificialbeecolonyalgorithm(ABC)anditspoorcon

4、vergence，thispaperproposedanimprovedartificialbeecolony(IABC)algorithmbyincorporatingtheinformationoflocalbest(calledpbest)solutionintothesolutionsearchequationtoimprovetheexploitationattheonlookersstage．Inthealgo—rithm，inordertoaccelerateconvergencespeed，itappliedan

5、initializationstrategybasedonthegeneralizedopposition-basedlearninginsteadofapurerandominitialization．Inaddition，itmodifiedfrequencyoftheperturbationdynamicallyineachiter—ation．ExperimentalresultsontenbenchmarkfunctionsshowthatIABCalgorithmcanaccelerateeffectivelycon

6、vergencespeed，itslocaloptimizationabilityissignificantlyimproved．Keywords：artificialbeecolonyalgorithm；populationinitialization；opposition-basedlearning；frequencyoftheperturbation进人工蜂群(GABC)算法；Gao等人’借鉴差分进化(DE)算0引言法的变异策略，引入新的蜜蜂搜索策略，进而提出了两种改进的人工蜂群算法；Banharnsakun等人⋯引人当前

7、全局最优解仿生智能计算是自然计算的一个重要分支，它以仿生学、改变跟随蜂的搜索方式，提出了一种新的人工蜂群算法处理图数学和计算机科学为基础，具有自适应、自组织、自学习等特性像匹配问题；暴励等人将ABC和DE算法混合，提出了一种和能力，已在复杂优化问题求解和实际应用中显示出强大的生双种群差分蜂群算法。命力和进一步发展的潜力。新兴仿生智能计算方法包括蚁群、粒子群、差分进化、人工蜂群和人工免疫算法等。为了改善ABC算法中存在的收敛速度慢、局部搜索能力人工蜂群(artificialbeecolony，ABC)算法⋯是由土耳其偏弱等问题，本

8、文提出了一种改进的ABC算法——IABc。学者Karaboga于2005年提出的一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜1人工蜂群算法源的仿生智能计算方法。与遗传算法、粒子群算法等智能计算方法相比，该算法的突出优点是每次迭代中都进行全局和局部ABC算法在求解优化问题时，食物源