人工蜂群算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人工蜂群算法是一種新型的元啟發(fā)式搜索算法,它的實現(xiàn)原理是模擬蜂群在采蜜過程中所表現(xiàn)出的群智能行為來實現(xiàn)對實際問題的求解。由于該算法簡單易懂、容易實現(xiàn)、魯棒性強(qiáng)、參數(shù)少等特點,自2005年被土耳其學(xué)者Karaboga提出以來,已經(jīng)被成功應(yīng)用到約束數(shù)值優(yōu)化問題、多目標(biāo)優(yōu)化問題、訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)的檢測和預(yù)測、動態(tài)路徑選擇、可靠性冗余分配等領(lǐng)域,都取得了較好的研究成果。不過它作為一種新型的算法,其算法模型還不是很成熟,在求解一些復(fù)雜的實

2、際問題上還處于起步階段。所以,改進(jìn)人工蜂群算法的理論模型,使其有更好的解決問題的能力及更廣的應(yīng)用范圍有著重要的研究意義及實際價值。通過仔細(xì)研究會發(fā)現(xiàn)人工蜂群算法存在不足的地方主要是收斂精度不高、收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等,這使得它在解決有些問題時得到的結(jié)果讓人還不是很滿意。所以很多學(xué)者致力于對該算法進(jìn)行改進(jìn),讓它能更好的去解決實際問題、拓寬其應(yīng)用范圍。
  本文在借鑒差分進(jìn)化算法中突變算子的基礎(chǔ)上,針對上述人工蜂群算法的不足之

3、處,提出了幾種改進(jìn)算法,并將其中一種表現(xiàn)優(yōu)異的改進(jìn)應(yīng)用到了非線性方程組的求解中去。主要工作如下:
  首先,本文詳細(xì)介紹了人工蜂群算法的來由、生物模型和基本思想,并詳細(xì)分析了算法的基本步驟、時間復(fù)雜度和特點。然后針對算法的收斂速度慢的缺點,我們在改進(jìn)算法的搜索方式中引入了當(dāng)前最優(yōu)解的信息,這樣能夠有效引導(dǎo)搜索向全局最優(yōu)快速收斂。在后面的仿真實驗中可以發(fā)現(xiàn)在解決單峰問題時,改進(jìn)算法的收斂速度明顯快于標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法。
  其次

4、,針對算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,我們在改進(jìn)算法的搜索方式中引入一個或兩個擾動向量,這樣來保持種群的多樣性,防止算法陷入局部最優(yōu)。在仿真實驗中可以看出在解決多峰問題時,改進(jìn)的人工蜂群算法比其他智能算法的收斂精度更高,也即是跳出了局部最優(yōu)的表現(xiàn)形式。
  最后,本文對人工蜂群算法中對于解的適應(yīng)度計算作了調(diào)整,簡化了原先算法中復(fù)雜難懂的計算方式,選擇直接用函數(shù)的值來作為解的適應(yīng)度,既簡單又一目了然。本文將上面改進(jìn)算法中性能比較好的一種

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