具有混沌差分进化搜索的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法的不足,结合差分进化算法中的变异思想,提出一种改进的人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中观察蜂更新蜜源的阶段,使用差分进化算子对蜜源进行更新,在差分变异算子中引入混沌序列,以提高观察蜂在此阶段的局部搜索能力,最终获得最优蜜源。仿真结果表明,引入混沌差分进化搜索的蜂群算法无论在解的求解精度上还是算法的收敛速度上均优于标准人工蜂群算法,适合于复杂函数的全局优化问题。     

基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。     

人工蜂群算法在移动机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟、搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换、协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题,加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径.     

基于新型人工蜂群算法的分布式不相关并行机调度

针对考虑预防性维修的分布式不相关并行机调度问题,提出了一种新型人工蜂群算法(ABC)以最小化最大完成时间.为了获得高质量的计算结果,该算法将整个种群划分为1个引领蜂群和3个跟随蜂群,跟随蜂有自己的蜜源且采用新方式跟随引领蜂, 4种蜂群运用彼此各异的搜索策略产生新解以增强种群多样性,提出一种新策略处理侦查蜂的搜索,并利用优化数据更新整个种群.通过大量仿真实验验证了新型ABC在求解所研究问题方面的有效性和优势.     

基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在的探索能力强,而开发能力不足和收敛性能差的问题,本文提出一种基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法。该算法将改进后的差分进化算法中的变异操作引入到观察蜂的局部搜索策略中,让观察蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,并采用分段搜索的方式更新蜜源,以提高其局部搜索能力。仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法有效地平衡了算法的探索能力和开发能力,并提高了算法的寻优精度和收敛速度。     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

量子粒子群优化的人工蜂群算法

针对传统的人工蜂群算法在求解函数优化问题中具有收敛速度慢、局部搜索能力低的缺点,将量子粒子群优化算法中粒子位移的更新方法引入到跟随蜂的局部搜索策略中,使人工蜂群具有更高的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明:与传统的人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高.     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划北大核心CSCD

为了实现在避障环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种基于改进蜂群算法的三次Bezier曲线优化的路径规划方法。借助Bezier曲线描述路径,把路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,并改进人工蜂群优化算法进行最优路径搜索。该改进算法在雇佣蜂的搜索阶段中引入个体当前最优值及随机向量,并选择新的选择概率函数,不仅加快算法的收敛速度,而且在一定程度上有利于保持种群多样性,防止算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法可以有效地进行平滑路径的无碰撞路径规划。     

多搜索策略协同进化的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在的计算精度不高、收敛速度较慢的缺点,提出一种多搜索策略协同进化的人工蜂群算法.所提出的算法在引领蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,动态调整搜索的维数以提高搜索效率,并结合人工蜂群算法不同搜索策略的特点,使其协同进化,以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力.14个基准函数的仿真实验结果表明,所提出的算法能有效改善寻优性能,增强摆脱局部最优的能力.与其他一些改进的人工蜂群算法相比,具有较快的收敛速度和较高的求解精度.     

改进的混合人工蜂群算法的研究

为了解决基本人工蜂群算法（ABC）早熟收敛、容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题,提出一种混合改进的人工蜂群算法（RABC）。首先,为了平衡ABC的全局寻优能力,在初始化种群阶段引入了混沌算子和逆向学习算子,而后为了提高局部寻优能力,在采蜜蜂的检索方程中引入了最优引导个体,最后,为了提高收敛精度和加快后期收敛速度,改进了侦察蜂的检索机制。为了验证RABC算法的收敛效果,通过在3个标准测试函数上的仿真实验,并与基本ABC算法比较,发现RABC的收敛性能有显著提高。     

An Artificial Bee Colony algorithm with guide of global & local optima and asynchronous scaling factors for numerical optimization

Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a wildly used optimization algorithm. However, ABC is excellent in exploration but poor in exploitation. To improve the convergence performance of ABC and establish a better searching mechanism for the global optimum, an improved ABC algorithm is proposed in this paper. Firstly, the proposed algorithm integrates the information of previous best solution into the search equation for employed bees and global best solution into the update equation for onlooker bees to improve the exploitation. Secondly, for a better balance between the exploration and exploitation of search, an S-type adaptive scaling factors are introduced in employed bees’ search equation. Furthermore, the searching policy of scout bees is modified. The scout bees need update food source in each cycle in order to increase diversity and stochasticity of the bees and mitigate stagnation problem. Finally, the improved algorithms is compared with other two improved ABCs and three recent algorithms on a set of classical benchmark functions. The experimental results show that the our proposed algorithm is effective and robust and outperform than other algorithms.     

引入跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法中食物源更新和观察蜂选择食物源机制存在的缺点,提出一种具有跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法。在原搜索方法基础上,引入跟踪全局最优解和随机选择解的搜索方法,选择搜索到的最优解作为候选解,以加快种群的收敛速度,提高算法的收敛性;在观察蜂选择食物源时,引入免疫系统的抗体浓度调节机制,以维持种群的多样性,提高算法的全局搜索能力。对6个经典测试函数的仿真计算结果表明,与ABC、GABC、RABC和TABC算法相比,改进算法在寻优精度、收敛性能方面具有较明显的优势。     

多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析

针对人工蜂群（ABC）算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群（MIABC）算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更具跳跃性,不易陷入局部最优解,同时,对其进行收敛性分析和性能测试。在五种经典基准测试函数和时间复杂度实验上的仿真结果表明,相对于标准人工蜂群算法和基本粒子群优化（PSO）算法,该算法在1E-2精度下收敛速度提高了约30%和65%,搜索精度更优,且在高维求解问题方面有明显优势。     

学习猴群爬过程的人工蜂群优化算法

针对人工蜂群算法迭代后期容易陷入局部的缺点,将猴群算法的爬过程引入到采蜜蜂采蜜的阶段,加强局部搜索。通过仿真实验测试,与参考文献中的改进算法进行比较,可以得到提出的改进算法比原人工蜂群算法及现有的部分改进算法性能优良,能够在一定程度上跳出局部最优,得到的近似解也更加接近测试函数理论最优解。     

改进搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题,给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在ABC的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长,并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进ABC算法提高了ABC算法的局部搜索能力,能够有效避免早熟收敛。基于6个标准测试函数的仿真实验表明,改进ABC算法的寻优能力有较大提高,对于多个高维多模态函数该算法可取得理论全局最优解。与对比算法相比,该算法具有更高的收敛精度,并且收敛速度更快。     

改进的人工蜂群算法性能

为克服人工蜂群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进型人工蜂群算法。首先,利用数学中的外推技巧定义了新的位置更新公式,由此构造出一种具有引导趋势的蜂群算法;其次,为了克服算法在进化后期位置相似度高、更新速度慢的缺陷,将微调机制引入算法中,讨论摄动因子范围,由此提高算法在可行区域内的局部搜索能力。最后通过3个基准函数仿真测试,结果表明：与常规算法相较,改进后在搜索性能和精度方面均有明显提高。     

增强开发能力的改进人工蜂群算法

为解决人工蜂群（ABC）算法收敛速度慢、精度不高和易于陷入局部最优等问题，提出一种增强开发能力的改进人工蜂群算法。一方面，将得出的最优解以两种方式直接引入雇佣蜂搜索公式中，通过最优解指导雇佣蜂的邻域搜索行为，以增强算法的开发或局部搜索能力；另一方面，在旁观蜂搜索公式中结合当前解及其随机邻域进行搜索，以改善算法的全局优化能力。对多个常用基准测试函数的仿真实验结果表明，在收敛速度、精度和全局优化能力等方面，所提算法总体上优于其他类似的ABC算法（例如ABC/best）和集成多种搜索策略的ABC算法（例如ABCVSS（ABC algorithm with Variable Search Strategy）和ABCMSSCE（ABC algorithm with Multi-Search Strategy Cooperative Evolutionary））。