基于局部搜索和二進(jìn)制的改進(jìn)人工蜂群算法.pdf

1、人工蜂群算法(ABC)是最新提出的一種基于群智能的優(yōu)化方法，與其他的基于種群的智能算法相比更優(yōu)越.但是人工蜂群算法本身的更新公式在開(kāi)采能力上存在缺陷，因此本文致力于將擅長(zhǎng)開(kāi)采的搜索機(jī)制引入人工蜂群算法，提出了增加開(kāi)采能力的兩個(gè)版本的人工蜂群算法。
　　本研究提出的第一個(gè)算法是改進(jìn)的基于Hooke-Jeeves的人工蜂群算法(IHABC).IHABC算法對(duì)Hooke-Jeeves搜索法的初始點(diǎn)做了調(diào)整，期望通過(guò)改進(jìn)質(zhì)量中上的個(gè)體來(lái)改

2、進(jìn)整個(gè)種群;對(duì)采蜜蜂的搜索公式進(jìn)行了改進(jìn)，期望保留搜索能力的同時(shí)能略微增加開(kāi)采能力;對(duì)跟隨蜂的搜索公式也進(jìn)行了改進(jìn)，期望能更大限度地增大開(kāi)采;還對(duì)整個(gè)算法的函數(shù)值評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)做了調(diào)整，使得它適用于任何函數(shù).為了檢測(cè)IHABC算法的性能，從基準(zhǔn)函數(shù)庫(kù)中選了30個(gè)函數(shù)，在這些函數(shù)上做了數(shù)值實(shí)驗(yàn)，將它與基本人工蜂群算法(ABC)、基于Hooke-Jeeves搜索的人工蜂群算法(HABC)進(jìn)行比較，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析，證實(shí)了新算法在求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)

3、題時(shí)得到的近似解的精度更高。提出的第二個(gè)算法是改進(jìn)的二進(jìn)制人工蜂群算法(IGB-ABC)。在二進(jìn)制人工蜂群算法(GB-ABC)的基礎(chǔ)上，使用最大最小距離法進(jìn)行初始化，以便選到的初始點(diǎn)在空間中分布均勻;采用變化更多的候選解產(chǎn)生方式，以使算法的搜索能力提高;增加了一個(gè)開(kāi)采階段，以使算法的開(kāi)采能力提高。將新算法在5個(gè)測(cè)試圖像以及5個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)，并在聚類(lèi)有效性指標(biāo)值、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)數(shù)目以及聚類(lèi)結(jié)果上，與GB-ABC算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果