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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。 相似文献
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人工蜂群算法是一种模仿蜜蜂采蜜行为的新兴群体智能算法.本文在人工蜂群算法的基础上采用多目标进化算法中的Pareto非劣排序和个体密度值的概念并借鉴粒子群算法,引入全局最优解记录全局最优位置,提出了一个基于Pareto占优的多目标人工蜂群算法.最后验证了算法的可行性. 相似文献
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为快速准确地分割图像,将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合,提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理,以抑制图像噪声,把图像阈值看成人工蜂群算法中的蜜蜂,利用二维Otsu法设计人工蜂群算法的适应度函数;通过采蜜蜂、侦察蜂和观察蜂的分工协作和信息共享,逐代逼近最佳阈值。实验结果显示,该方法在分割红外图像和SAR图像时,分离出来的目标更加适合后序的分析和处理。 相似文献
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针对基本人工蜂群算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,提出了一种基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法.算法在雇佣蜂阶段采用非线性递减选择策略以提高种群的多样性,进而改善种群的全局勘探能力;在跟随蜂阶段由全局最优解引导搜寻新解,以提高种群的局部开发能力;侦察蜂采用贴近最优解的策略以提高生成新解的质量,加速种群进化.改进的三个阶段改善了算法的寻优性能,最后通过实验对比与分析,验证了该算法的有效性. 相似文献
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。 相似文献
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为了提高人工蜂群(ABC)算法的局部搜索能力,加快其收敛速度,将Rosenbrock转轴搜索的方法引入ABC算法,提出了一种转轴ABC算法.该算法每隔一定的迭代次数,就在ABC算法找到的当前极值的邻域内用Rosenbrock方法进行一次转轴搜索,以引导算法找到函数值下降最快的方向.此外,新算法利用对立策略对算法随机产生的初始种群进行调整,得到了质量较高的初始种群.通过对几个标准测试函数的性能测试,验证了算法的快速收敛性和稳定性,说明对其的改进是可行且有效的. 相似文献
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针对人工蜂群算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种新的改进人工蜂群算法.新算法依据蜜源适应值进行排序,将排序结果作为权值,构造一个虚拟蜜源,即加权中心.若加权中心优于当前最优解,则取代当前最优解,以便得到更好的当前最优解.在加权中心的基础上,增加全维搜索策略,以改善算法的局部搜索能力.两种策略的应用能够加快算法的收敛速度,增强局部搜索能力.在经典的22个基准测试函数上,对新算法的有效性进行实验仿真分析,实验结果表明,所提出算法在求解精度和速度上均有显著提高,在给定等同的时间下远高于其他算法. 相似文献
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近年来群智能算法发展较为迅速并解决了很多大规模的复杂问题。人工蜂群算法是一种新型的群智能算法,
以其很强的全局收敛性、贪婪启发式的搜索特征以及求解问题的快速性等优越的性能受到广泛关注。简单介绍了人工蜂群算
法提出的生物学背景;由蜜蜂觅食行为与现实问题的求解类比给出了该算法的建模思想;并详细介绍了人工蜂群算法实现的
算法模型;从基于算法的改进以及基于算法的应用两方面讨论了近年来很多学者对人工蜂群算法研究的现状;最后对人工蜂群
算法的研究进行展望,从算法的弱点分析提出了该算法改进的方向以及进一步应用的领域。 相似文献
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基于人工蜂群算法的群体动画研究与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对群体行为的仿真一直是动画研究领域的重点,传统的群体动画制作手段工作量大,制作出的效果不能满足人们的需求,同时如何表现出个体运动的独立性以及群体运动的整体性是群体行为仿真的难点所在。为解决上述问题,将人工蜂群算法应用于群体行为仿真中。首先对人工蜂群算法原理分析,然后将人工蜂群算法的智能性应用于群体动画中,即使用了人工蜂群算法的思想,又针对不同群体行为进行了修改,从而产生了一种新的快速的制作群体动画的方法。仿真结果表明,人工蜂群算法能够真实模拟群体行为,为设计提供了依据。 相似文献
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自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注。然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处。针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最优个体的人工蜂群算法(NABC),通过食物源向邻域最优食物源周围搜索,提高了种群的搜索速度;同时,为了动态调节算法的搜索过程,使算法早期侧重于全局搜索,后期侧重于深度搜索,提出了基于三角函数调节因子的邻域搜索人工蜂群算法(DNABC)。对12个测试函数的实验结果表明,NABC算法在函数优化时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度,而且基于三角函数的调节因子能够对NABC算法的搜索过程进行调节,促进了NABC算法的改善。 相似文献
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求解函数优化问题的改进的人工蜂群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高人工蜂群算法求解复杂函数优化问题的性能,分析了算法中侦察蜂逃逸行为的不足,并对其进行改进:定义了逃逸指标,使其能准确地反映个体状态对算法早熟的影响;重新设计选择机制,让侦察蜂不需要参数控制,能自适应地选择可能导致算法早熟收敛的个体执行逃逸操作;改进了逃逸算子,降低了逃逸操作的盲目性。通过9个典型测试问题的实验结果表明:在指定误差精度下,本改进算法均能有效收敛;同时与基本人工蜂群算法和已有的典型改进相比,本改进算法在收敛精度和速度上均有明显提高。说明提出的改进策略能有效提高算法求解复杂函数优化问题的能力。 相似文献
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人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。 相似文献
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针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价,对正常粒子和病态粒子分别进行处理,避免无效搜索,提高算法的收敛速度;在处理病态粒子时,一方面以大概率借鉴人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,另一方面以小概率增加粒子群的多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,与标准粒子群算法和其他改进算法相比,该算法收敛速度快、寻优精度高。 相似文献