基于平均熵的自适应人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法容易陷入局部最优和早熟等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(ASABC)。利用平均熵机制初始化种群,增加种群的多样性,避免算法陷入早熟;同时,采用自适应调节邻域搜索步长的策略来提高算法的局部搜索能力,提升算法的计算精度;为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入自适应比例选择策略来代替人工蜂群算法的适应度比例选择方法。对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与3种常见的智能优化方法相比,改进的算法具有显著的局部搜索能力和较快的收敛速度。     

基于增强蜂群优化算法的特征选择算法

针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。     

分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题

为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法。首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力。仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性。     

基于分布估计蜂群算法的多用户检测器

为了提高二进制人工蜂群算法的全局探索能力,提出一种基于分布估计算法的二进制人工蜂群算法,并应用到最优多用户检测技术中,设计出基于分布估计二进制人工蜂群算法的多用户检测方案。该方案采用直接针对离散域的多维邻域搜索策略,加快了收敛速度,避免了连续域到离散域的转换,同时利用分布估计算法获得的全局统计信息产生候选解,提高了算法性能。仿真结果表明,与传统检测器相比,所设计检测器的收敛速度明显加快,误码率性能和抗远近效应能力显著提高。     

基于boltzmann选择策略的人工蜂群算法

人工蜂群算法（ABC）是一种基于蜜蜂行为的优化算法。基于Boltzmann选择机制提出了一种改进的人工蜂群算法（BABC）用来优化多变量函数。BABC算法使初始群体均匀化;采用Boltzmann选择机制来代替轮盘赌以防止算法过早收敛。经过实验证明,该算法具有全局搜索能力好,收敛速度快,参数设置少等优点。     

一种双种群差分蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.     

基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法

为了提高认知无线电网络的攻击检测效果,提出一种基于人工蜂群算法的双门限认知无线电网络的攻击检测算法。收集网络中所有次级用户向融合中心发送的报告,对信号进行预处理并将信号传递至人工蜂群算法;蜂群的雇佣蜂阶段评估次级用户子集的适应度,观察蜂阶段根据解的相关信息开发可行解,选择最优的次级用户子集;观察蜂的结果传递回蚁群,并且更新蚁群的全局信息素值,蚁群对新解集进行开发操作。该算法结合人工蜂群算法与人工蚁群算法在全局搜索与局部开发之间达到平衡。仿真实验的结果显示,该算法实现了较高的检测率与较低的错误率,从而有效地优化了频谱利用率。     

基于改进人工蜂群算法的传感器温度补偿

摘要：针对红外气体传感器在工作时外界温度对测量精度影响较大的问题,提出一种基于自适应人工蜂群-BP人工神经网络(AABC - BP)温度补偿方法。原始人工蜂群算法在运算过程中容易随着迭代次数增加而丢失优质解,降低解的稳定性,引入自适应人工蜂群优化算法提高的算法的稳定性。通过不同测试函数对自适应人工蜂群算法进行性能测试对比,结果表明自适应人工蜂群算法全局搜索能力强、计算精度高且计算过程稳定。利用自适应人工蜂群算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化。实验结果表明(AABC - BP)混合算法对红外气体传感器的温度补偿误差在5%以内。     

病毒进化理论人工蜂群算法研究

为了提高人工蜂群算法的搜索性能,引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点,但是由于蜂群收敛采用局部搜索,使得算法易于早熟收敛或者陷入局部最优值。通过病毒进化对人工蜂群算法进化机制的分析,利用病毒的感染与进化,建立精英雇佣蜂对懒惰蜂引导,提高人工蜂群算法的搜索性能,加强群体的多样性,提高了局部搜索能力。仿真实验表明这种方法较常见的人工蜂群算法,有较明显收敛速度和搜索精度改进。     

基于混合搜索的多种群人工蜂群算法

针对经典人工蜂群（ABC）算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群（MPABC） 算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、核心子群和平衡子群三类有序子群;其次,针对不同子群结合相应的个体选择机制与搜索策略,构建出不同的差异向量;最后,在群体的搜索过程中,通过三类子群实现对具有不同适应度函数值个体的有效控制,来增强群体全局搜索和局部搜索的平衡能力。通过对16个标准测试函数进行仿真实验并与具有可变搜索策略的人工蜂群（ABCVSS）算法、基于选择概率的改进人工蜂群（MABC）算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群（PS-MEABC）算法、基于符号函数的多搜索策略人工蜂群（MSSABC）算法和优化高维复杂函数的改进人工蜂群（IABC）算法共五种典型的蜂群算法进行了对比,实验结果显示MPABC具有较好的优化效果;与ABC算法相比,MPABC在求解高维（100维）复杂问题上的收敛速度提高了约23%,且求解精度更优。     

蜂群—蚁群自适应优化算法*

为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁棒性;根据蜂群算法基本思想,利用雇佣蜂和观察蜂设计了高效的局部搜索算子,从而提升了算法的局部能力。针对五个标准测试函数的仿真实验结果表明:与蚁群优化算法相比,新算法的全局和局部寻优能力均得到了极大的提升。     

基于群体分类的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法在求解能力方面的不足,提出一种基于群体分类的自适应蚁群算法.该算法在智能蚁群的基础上引入随机蚁群以便扩大搜索空间,不同蚁群实行各自不同的搜索前进策略和信息更新机制,并可通过调节随机蚁群与智能蚁群的比例来控制收敛速度.多个旅行商问题的仿真实验证明,相比ACS、MMAX算法,该算法的求解能力得到了改进.     

混合蚁群蜂群算法在旅行Agent问题中的应用

针对蚁群算法在解决旅行Agent问题（TAP）时存在搜索时间长和易陷入局部最优的缺点,提出一种将蜂群和蚁群算法相结合的新型算法。通过修改状态转移概率和信息素更新规则使算法更符合TAP问题的特征,引入跟随蜂思想使蚂蚁尽快搜索到问题最优解,加入阻塞度因子以避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法在解决旅行Agent问题时有效避免了蚁群算法的上述缺点,且在解的性能上优于相关算法。     

基于渗透式人工蜂群与蚁群优化混合的负载平衡算法

针对当前云计算负载平衡调度过程中出现的虚拟机迁移效率低和能耗高问题,提出了一种基于渗透式人工蜂群与蚁群混合优化负载平衡算法,该算法将化学渗透行为与生物启发的负载平衡算法相结合,在充分利用人工蜂群和蚁群两种优化算法优点的同时,将渗透技术应用于负载均衡。由于渗透技术支持通过云基础设施迁移的虚拟机的自动部署,从而克服了现有仿生算法在实现物理机之间负载平衡方面的缺点,提高了迁移效率。实验结果表明,以现有负载平衡算法相比,提出的算法在迁移性能上提升明显。     

Elite-guided multi-objective artificial bee colony algorithm

Multi-objective optimization has been a difficult problem and a research focus in the field of science and engineering. This paper presents a novel multi-objective optimization algorithm called elite-guided multi-objective artificial bee colony (EMOABC) algorithm. In our proposal, the fast non-dominated sorting and population selection strategy are applied to measure the quality of the solution and select the better ones. The elite-guided solution generation strategy is designed to exploit the neighborhood of the existing solutions based on the guidance of the elite. Furthermore, a novel fitness calculation method is presented to calculate the selecting probability for onlookers. The proposed algorithm is validated on benchmark functions in terms of four indicators: GD, ER, SPR, and TI. The experimental results show that the proposed approach can find solutions with competitive convergence and diversity within a shorter period of time, compared with the traditional multi-objective algorithms. Consequently, it can be considered as a viable alternative to solve the multi-objective optimization problems.     

基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究*

针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。     

奖惩蚁群算法

由于传统蚁群算法所采用的是随机概率搜索策略,收敛速度慢是其主要问题。为了提高算法的收敛速度,这里提出一种带奖惩策略的蚁群算法（PPACO）。新算法中,每次循环中发现的较优解都被挑选出来加以奖励,而普通解则被惩罚,这样就加快了较优路径和普通路径上信息素的差异;另外,为了不使这种差异对算法产生过多的影响,所有路径上的信息素都被限制在一定的范围[τmin,τmax]内,同时,信息素的挥发系数被设为相对较高值。通过典型模拟实验证明,新算法对解决复杂组合优化问题非常有效。     

基于多态蚁群优化的图像边缘检测

为了获得更好的边缘检测效果,提出了多态蚁群优化的边缘检测算法。通过侦察蚁的局部搜索标记侦察素,在搜索蚁进行全局搜索的过程中辅以侦察素的作用,提高算法的寻优能力。实验表明,算法在能够提取出弱边缘的情况下,有效地抑制了噪声和纹理信息。     

一种带有竞争机制的混合蚁群算法

针对基本蚁群算法（AS）存在的不足,提出了一种同时包含竞争机制和多种寻优规则的混合蚁群算法（MCAS）。通过对TSP问题的仿真实验,表明MCAS算法选用适当的参数组合后,可以在不增加算法复杂度的前提下表现出比AS算法更佳的全局求解能力和鲁棒性。     

平面布局的蚁群算法

To increase the optimization result and efficiency in floorplan, ant colony algorithm was used as optimization algorithm of floorplan. In this algorithm, the B*-tree structure was defined to describe the structure of layout, the utilization efficiency of modules was defined to be pheromone which strenthened the dependency relationship of partial modules that occupy less area, and mutation scheme was employed to improve the efficiency of convergence. Through experiments, ant colony algorithm can get better result and efficiency than simulate annealing algorithm in the flooplan of hard modules.