优化算法——人工蜂群算法(ABC)

一、人工蜂群算法的介绍

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。

二、人工蜂群算法的原理

1、原理

标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。在标准的ABC算法中,采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息;观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源;侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源,它们在蜂房附近随机地寻找蜜源。

假设问题的解空间是

维的,采蜜蜂与观察蜂的个数都是

,采蜜蜂的个数或观察蜂的个数与蜜源的数量相等。则标准的ABC算法将优化问题的求解过程看成是在

维搜索空间中进行搜索。每个蜜源的位置代表问题的一个可能解,蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。与第

个蜜源相对应的采蜜蜂依据如下公式寻找新的蜜源:

其中,

是区间

上的随机数,

。标准的ABC算法将新生成的可能解

与原来的解

作比较,并采用贪婪选择策略保留较好的解。每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源,概率公式为

其中,

是可能解

的适应值。对于被选择的蜜源,观察蜂根据上面概率公式搜寻新的可能解。当所有的采蜜蜂和观察蜂都搜索完整个搜索空间时,如果一个蜜源的适应值在给定的步骤内(定义为控制参数“limit”) 没有被提高, 则丢弃该蜜源,而与该蜜源相对应的采蜜蜂变成侦查蜂,侦查蜂通过已下公式搜索新的可能解。

其中,

是区间

上的随机数,

是第

维的下界和上界。

2、流程

  • 初始化;
  • 重复以下过程:
    • 将采蜜蜂与蜜源一一对应,根据上面第一个公式更新蜜源信息,同时确定蜜源的花蜜量;
    • 观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源,根据第一个公式更新蜜源信息,同时确定蜜源的花蜜量;
    • 确定侦查蜂,并根据第三个公式寻找新的蜜源;
    • 记忆迄今为止最好的蜜源;
  • 判断终止条件是否成立;

三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题

对于函数

其中

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-07-05

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