学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

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。 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

4.9K100

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。 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

6.1K41
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。 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

    84930

    教程 | 用人工蜂群算法求解k-分区聚类问题

    本文介绍了如何使用人工蜂群算法(ABC)算法实现真实数据的聚类。 ? 我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法(ABC)的集群智能(SI)算法来解决现实世界的优化问题:https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc 人工蜂群算法的聚类应用 如何修改原始的 ABC 算法使其得以执行聚类任务?实际上,此处 ABC 算法没作任何改动。唯一要做的就是将聚类问题转化为优化问题。如何做到这一点? ABC 算法生成的分区 仔细观察原始分区和 ABC 算法生成的分区,可以看到 ABC 算法能够找到一个十分接近最优解的分区方法。这证明了用于聚类的 ABC 算法到底有多强大。 Sahoo 未来展望 本文通过实现人工蜂群算法简要介绍了集群智能,以及如何利用它来解决一些有趣的问题:例如优化实际函数、修改 ABC 算法解决聚类问题。

    52800

    基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法(附MATLAB版源代码)

    目前,比较常见的群体智能与仿生算法有粒子群算法(PSO)、细菌觅食算法(BF)、人工鱼群算法(AFSA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACA)等 人工蜂群算法   Seeley于1995年最先提出了蜂群的自组织模拟模型 Karaboga于2005年将蜂群算法成功应用于函数的极值优化问题,系统地提出了人工蜂群算法(Arificial Bee Colony, ABC),该算法简单、全局搜索能力好、鲁棒性强。 算法的改进思路 鉴于K-means算法和人工蜂群算法各自特性,提出一种基于改进人工蜂群的K-means聚类算法IABC-Kmeans。 该算法首先对人工蜂群算法进行改进:利用提出的最大最小距离积法初始化蜂群,保证初始点的选择能够尽可能代表数据集的分布特征;在迭代过程中使用新的适应度函数和位置更新公式完成寻优进化。 然后将改进后的人工蜂群算法应用到K-means算法中完成聚类。 改进算法IABC的流程图如下 ?

    1.5K100

    R语言实现蜜蜂群图绘制

    前面我们讲过抖动散点图的绘制,今天给大家介绍一个更加普遍的一种抖动散点图叫做蜜蜂群图。

    1K30

    BBC:无人机的“蜂群”时代

    此外,无人机蜂群中没有领导者或指挥官;蜂群是一个自组织系统,其中所有成员的地位都是平等的。蜂群结构使得无人机能够有效搜索一个区域,或集群飞行而不会发生碰撞。只需要一个操作员来控制整个蜂群蜂群很强大。一枚导弹可以击落一架飞机,但一个无人机蜂群却可以在失去数十名成员的情况下继续前进。导弹供应有限的空中防御可能会被数量足够多的对手突破。 美国海军还致力于开发成本低于一枚导弹的无人机蜂群。他们正在开发软件,让无人机蜂群为特定任务分散开,或允许新的无人机无缝加入蜂群。 作为小型消费级无人机的长期领导者,中国是另一个参与者。 无人机蜂群也可以防御敌方无人机蜂群。为了探索这个问题,海军陆战队正在开发蜂群对抗蜂群的战争游戏。(已经有专门捕获其他无人机的无人机了。) 这些小型无人机也可以成为间谍、侦察兵或情报采集者。 这些无人机蜂群可能会“自发分成小蜂群以传递有用信息,例如‘告诉我们当前所处位置面临的威胁’”。 无人机蜂群的未来会是什么样的呢? 无人机蜂群技术还处于起步阶段,但它正在快速发展。

    74930

    好看又可爱的散点图——Beeswarm蜂群

    beeswarm(distributions, col = 2:4, priority = "density", main = 'priority = "density"') 二、ggbeeswarm包绘制蜂群图 ggbeeswarm提供了两种使用ggplot2创建蜂群图的方法。 density") #图5,伪随机 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) + geom_beeswarm() + ggtitle("Beeswarm") #图6,蜂群

    51221

    巨头侵蚀下,社交电商的“蜂群”当如何生存?

    牢抓供应链体系,由小见大的“蜂群”思维 其实摆在很多社交电商平台面前的,只有两条路,一种是打不过就加入,既然没法保持未来生态的独立自主性,那索性就大大方方的接受腾讯、阿里流量、资源的扶持,抱紧巨头的大腿 凯文·凯利在《新经济 新规则》中说“蜂群比狮子重要”,若能伴随着一众中小品牌共同成长起来,这些蜂群也能成为私域流量时代的顶层食物链的一员。

    20100

    科学家首次实现无监督的无人机蜂群自主飞行

    匈牙利科学院的科学家首次实现了没有中央控制系统的无人机蜂群的自主飞行。 虽然无人机蜂群已经通过电脑模型展示过很多次了,但是匈牙利科学院的科学家最近首次在现实世界不借助中央控制系统实现了无人机蜂群的自主飞行。这一成功为将无人机蜂群运用于多种应用指明了前进方向。 当然,蜂群的行为在自然世界平淡无奇,在鸟类、鱼和昆虫中尤为常见。但要理解蜂群的动态性仍然是一个挑战,可能有多个模式。无论是否理解,蜂群的行为都出现了,而且通常规模很大。 研究人员解释说,其中一个主要原因是无人机蜂群主要是电脑建模人员追求的目标。分散型蜂群算法设计的理论框架固然很好,但它们无法满足真实世界的条件。 研究团队指出,“在限定区域内建立大型户外分散型无人机蜂群,运用自主撞击及物体躲避技术实现同步蜂群行为,这还是个未解决的难题。”但在很大程度上,这项新工作解决了一大部分问题。

    22420

    浪潮不停,在蜂群中感受“去中心化” | TW洞见

    在20多年前Kevin Kelly的《失控》里,通过生物学来解释未来网络时代的去中心化,其中的“蜂群思维”跟现代互联网类似,蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存,是由许多独立的单元高度连接而成的一个活系统 蜂群思维超越了它们的个体小蜜蜂思维。没有一只蜜蜂老大控制它们,但是有一只看不见的手,从大量看似愚钝的成员中涌现出来的手,控制着整个群体。它的神奇还在于,量变引起质变。 蜂群思维的主要特征就是:没有强制的中心控制,次级单位高度自治,单位之间高度连接,并且点对点的影响通过网络形成并非线性关系。 蜂群思维还表现在深海里的鱼群、分工缜密的地下白蚁群、鸟类和非洲动物的迁徙过程中。

    53160

    使用人工神经网络和人工蜂群优化进行语音识别

    他们在Springer Link的国际语音技术杂志上发表的一篇论文中介绍了这个新系统,该系统将人工神经网络(ANN)与称为对立人工蜂群(OABC)的优化技术相结合。 研究人员在论文中写道:“在这项工作中,使用Levenberg-Marquardt算法重新设计了ANN的默认结构,以准确地检索最佳结果。使用对立人工蜂群优化技术进一步优化了隐层和隐层的神经元。” 研究人员开发的系统的独特之处在于它使用OABC优化算法来优化ANN的隐层和人工神经元。顾名思义,人工蜂群(ABC)算法旨在模拟蜜蜂的行为,以解决各种优化问题。 研究人员在论文中解释说:“通常,优化算法会在匹配域中随机初始化解决方案。但是这种解决方案可能与最佳解决方案处于相反的方向,从而大大增加了计算成本。因此,这种基于对立的初始化被称为OABC。”

    23340

    人工智能、物联网和大数据如何拯救蜜蜂

    数据收集工作的关键是“听”蜂箱以确定蜂群的健康状况、强度和行为,以及收集温度、湿度、养蜂场的天气条件和蜂巢规模。 声音和视觉传感器还可以探测到黄蜂,这可能对蜜蜂种群构成威胁。 然后,将数据馈送到Oracle Cloud,在Oracle Cloud中,人工智能(AI)算法开始工作以分析数据。算法将寻找模式并试图预测蜂群的行为,比如它是否准备成群。 由于它是全球连接的网络,因此这些算法还可以了解有关世界不同地区蜂群差异的更多信息。 例如,声音和视觉传感器可以检测到黄蜂,这可能会对蜂群造成威胁。来自翅膀的声音或大黄蜂发出的声音与蜜蜂不同,人工智能可以自动识别并警告养蜂人注意大黄蜂的威胁。 技术使“世界蜜蜂计划”更易于共享实时信息并收集资源,以帮助拯救世界蜂群。实际上,Malik表示:“我们与Oracle Cloud的合作关系是自然与技术之间的非凡结合。”

    31855

    数据驱动的 Astrobot 群体收敛预测(CS RO)

    这种协调是如此复杂,以至于分布式蜂群控制器不能总是协调足够多的天体机器人,以满足在观测过程中获得所需的最小数据。因此,在执行协调之前,有必要进行收敛验证,以检查协调是否合适。 特别是,我们提出了一种基于加权 -NN 的算法,该算法需要天体机器人群的初始状态以及观测目标来预测其收敛。我们的算法根据之前所需的蜂群的协调数据来学习预测。 该方法被应用于两个典型的蜂群,包括 116 个和 487 个天体机器人。事实证明,正确的预测成功协调的正确率可能高达 80%。因此,这些结果见证了我们的预测收敛分析策略的高效准确性。

    23350

    编队飞行、竹林穿梭,浙大微型无人机蜂群登Science Robotics封面

    然而,累积里程数漂移可能导致无人机在继续报告时发生碰撞,为了保持安全距离,因此该研究还开发了一种分散漂移校正(decentralized drift-correction )算法

    14810

    如何通过手势控制蜂群无人机? | MixLab人工智能

    俄罗斯Skolkovo科学技术学院或Skoltech的一组研究人员已经开发了一种可以与人的手和指尖对接的蜂群控制系统。 ?

    30520

    蜂群衰竭,这架专为植物授粉的无人机应运而生

    研究报告联合作者Eijiro Miyako指出,蜂群衰竭失调是他们决定研发这样一款机器人蜜蜂的部分原因。这架人工授粉者的尺寸大小为1.6英寸x1.6英寸。 这已经不是科学家第一次想到研发一款人工蜜蜂。

    41730

    R语言中绘制箱形图的替代品:蜂群图和小提琴图

    在这里,我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案:蜂群图和小提琴图。  蜂群图 原则上,蜂群图类似于一维散点图,因为它将单个测量结果显示为点。 但是,不同之处在于,蜂群图采用了一种逻辑,以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠。 那么,什么时候应该使用蜂群图?由于蜂群图中的点不应重叠,因此此类图仅适用于相对少量的测量。 在R中使用蜂群图 我们将使用  warpbreaks数据集  来举例说明绘图的用法。 versus wool and tension", col = rep(c("red", "blue"), 3)) # option 2: color individual points 蜂群图也可以通过以下方式与箱形图组合

    44430

    集群引起的涌现式的进化

    大家小时候在农村都能看到树上和老屋里的马蜂窝,成群的蜂群生活在这里,同时蜂巢也是幼虫以及并储存蜂蜜和花粉的地方。 可以说在蜂群集体思维中没有掌控者,不像人类社会有统治者,在蜂群的世界里真正实现了无中心控制、点对点网络、个体高度自治、自适应性、个体之间彼此高度自链接、集体决策的力量,从而影响了行动的方向。 蜂群中集体的集群涌现的变化带来了新的进化,个体量上的增加,从而形成1+1不是等于2的质变,而是集群涌现式的进化的逻辑思维里创新生成了另一个东西,比如1+1=鲜花。 蜂群带给人类的启迪就是蜂群思维的应用,蜂群思维一定超越了它们的个体小蜜蜂思维。 通过蜂群的集群生活我们可以清楚的提炼出蜂群思维的几大特征: 1.分布式的无强制的中心控制 2.个体之间彼此高度自链接 3.个体具有高度自治 4.点对点的信息交流形成网络效应从而形成非线性因果关系 当今比较火的区块链技术基本上借鉴了蜂群集群生活的生态系统

    37610

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券