多蜂算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、在不同的學(xué)科和現(xiàn)實生活應(yīng)用中存在著大量復(fù)雜優(yōu)化問題，這些復(fù)雜優(yōu)化問題的解決對科學(xué)的發(fā)展和實際應(yīng)用具有十分重要的意義。然而，這些問題的解決有賴于提出高性能的優(yōu)化算法，因為傳統(tǒng)的優(yōu)化算法對它們是無能為力的。近二十多年來，人們發(fā)明了許多對求解復(fù)雜優(yōu)化問題十分有效的演化算法，其中基于蜜蜂覓食行為的蜂群算法就是這樣一類演化算法。它們提供了一種新的方法用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。
　　多蜂算法(Bees Algorithm)是眾多蜂群算法中一種，

2、是由英國卡迪夫大學(xué)(Cardiff University)的D. T. Pham和A. Ghanbarzadeh于2005年發(fā)明的。它模擬了蜜蜂覓食行為，其基本思想是根據(jù)適應(yīng)度排序，適應(yīng)度高的個體在其鄰域內(nèi)進行幾次局部搜索，適應(yīng)度較小的個體在整個解空間內(nèi)進行全局搜索，從而使具有潛在希望的優(yōu)質(zhì)解能夠得到更多的開發(fā)，這樣大大加快了該算法的收斂速度。經(jīng)過反復(fù)進行全局和局部搜索，直到找到問題的最優(yōu)解或較好的近似解，或到達設(shè)置的最大演化代數(shù)。然而

3、，大量研究表明，該算法雖然優(yōu)于其它蜂群算法，但是還存在著收斂速度慢，解的質(zhì)量不高等諸多問題。
　　本課題研究的目的是針對多蜂算法的缺點，對其進行研究，提出了一些改進算法，并將改進后的算法應(yīng)用于求解分類問題和不等圓Packing問題，以期推進該算法的研究和應(yīng)用。
　　本文主要做了如下工作：
　　(1)首先介紹了該課題的研究背景與意義、多蜂算法的研究現(xiàn)狀，接著介紹了多蜂算法的思想原理和該算法主要步驟的具體內(nèi)容。
　　

4、(2)介紹了求解分類問題的演化算法及其原理，并進行了比較。把文法演化算法引入到改進的多蜂算法中，提出了一個新的混合演化算法——文法多蜂算法(GBA)，并用于求解分類問題。通過使用幾個標準數(shù)據(jù)集進行仿真實驗，實驗結(jié)果研究表明：與基本的基因表達式編程分類算法和改進的基因表達式編程分類算法相比，GBA能獲得更好的分類精度，且收斂速度提高很大，從而說明了GBA的可行性和有效性。
　　(3)在多蜂算法框架的基礎(chǔ)上引入了三個新演化算子——交換