基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。     

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)。     

基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法

为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的“维数灾难”问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法.该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,并且针对蜂群算法容易陷入局部最优解的问题,把模拟退火算法机制引入其中.该算法既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解.通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,用实验的方法与卡方统计、信息增益和互信息等算法进行比较,表明了该算法的可行性和有效性.     

基于K-means的改进人工蜂群聚类算法

针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于K-means的人工蜂群(ABC)聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略,增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整,提高了算法收敛速度,增强了局部寻优能力。实验结果表明,该算法不仅克服了K-means算法稳定性差的缺点,而且具有良好的性能和聚类效果。     

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。     

基于多策略融合的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集,通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整,以加快算法的收敛速度。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明该算法不仅提高了求解精度,而且加快了收敛速度,迭代次数明显减少。     

自适应人工蜂群算法的盲源分离

盲源分离(BSS)是传感器信号处理领域研究热点,针对传统盲源分离算法大多存在收敛速度慢、分离精度低、适用场合窄的缺点,提出了一种基于自适应人工蜂群算法的盲源分离.利用Givens旋转变换降低计算量,搜索策略引入自适应全局指导项动态调节最优解导向作用,选择策略采用自适应Boltz-mann轮盘赌作改进平衡迭代各阶段选择压力集中程度.实验表明:基于自适应人工蜂群算法的盲源分离,能够加快收敛速度并显著提高分离精度至约3个数量级.     

Feature selection by interactive clustering

The results of experiments with a novel criterion for absolute non-parametric feature selection are reported. The basic idea of the new technique involves the use of computer graphics and the human pattern recognition ability to interactively choose a number of features, this number not being necessarily determined in advance, from a larger set of measurements. The triangulation method, recently proposed in the cluster analysis literature for mapping points from l-space to 2-space, is used to yield a simple and efficient algorithm for feature selection by interactive clustering. It is shown that a subset of features can thus be chosen which allows a significant reduction in storage and time while still keeping the probability of error in classification within reasonable bounds.     

基于分布估计的二进制人工蜂群算法

为了充分利用种群的全局统计信息,将分布估计算法引入二进制人工蜂群算法,提出一种基于分布估计的二进制人工蜂群算法。该算法利用分布估计算法获得的全局统计信息引导候选解的产生,提高了全局探索能力;采用直接针对离散域的多维邻域更新策略,加快了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真结果表明,与传统二进制人工蜂群算法相比,改进算法在优化精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显改善。     

基于Spark的人工蜂群改进算法

针对人工蜂群（ABC）算法求解组合优化问题时效率低的问题,提出了基于Spark云计算框架的并行ABC改进算法。首先,将蜂群划分为子蜂群并将蜂群构造为弹性分布式数据集,子蜂群使用广播机制交换优秀个体;然后,采用一系列转换算子,实现蜜蜂寻找解过程的并行化;最后,用万有引力质量计算代替轮盘赌概率计算,减少计算量。通过旅行商问题（TSP）求解说明了算法的可行性。实验结果表明：对比标准ABC算法,所提算法加速比最大达到3.24;对比未改进的并行ABC算法,该算法收敛速度提高约10%。所提算法在复杂问题求解方面优势更加明显。     

基于中心解的改进人工蜂群算法

为了解决人工蜂群(ABC)算法在用于函数优化时所具有的局部探索能力不强、收敛精度不高的问题,提出一种基于中心解的人工蜂群算法。该算法结合中心解和当前最优候选解的优点,并将中心解引入到跟随蜂的局部变异策略中。跟随蜂采用轮盘赌的形式,选择某些适应度值较好的蜜源,在雇佣蜂中心解的基础上深度局部寻优,并在每次迭代中逐维更新蜜源每一维度的值。为了验证该算法的有效性,选择六个基准测试函数对三种算法进行仿真对比实验。与标准ABC算法和Best-so-far ABC算法相比,改进的ABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于Rastrigin函数,两种不同维数下均达到了理论最优值。实验结果表明:所提算法在收敛速度和寻优精度上都有明显改善。     

一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法

传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度快的优点相结合,来提高算法的鲁棒性。实验表明,该算法不仅克服了传统K-均值聚类算法稳定性差的缺点,而且聚类效果也有了明显改善。     

基于信息熵的改进人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵。信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节。通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性。     

基于分治策略的改进人工蜂群算法

人工蜂群(ABC)算法存在着收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷。针对这一问题,提出一种改进的人工蜂群(DCABC)算法。应用反学习的初始化方法产生初始解,引入分治策略对蜜源进行优化,在采蜜蜂发布更新的蜜源信息后,跟随蜂选择最优蜜源,并采用分治策略进行迭代优化。通过对经典测试函数的反复实验及与其他算法的比较,表明了所提出的算法具有良好的加速收敛效果,提高了全局搜索能力与效率。     

Feature subset selection in large dimensionality domains

Searching for an optimal feature subset from a high dimensional feature space is known to be an NP-complete problem. We present a hybrid algorithm, SAGA, for this task. SAGA combines the ability to avoid being trapped in a local minimum of simulated annealing with the very high rate of convergence of the crossover operator of genetic algorithms, the strong local search ability of greedy algorithms and the high computational efficiency of generalized regression neural networks. We compare the performance over time of SAGA and well-known algorithms on synthetic and real datasets. The results show that SAGA outperforms existing algorithms.     

基于增强蜂群优化与k-means的文本聚类算法

针对文本数据维度较高、空间分布稀疏及其聚类效果不佳的问题,提出一种基于增强蜂群优化搜索与k-means的高效文本聚类算法。首先为蜂群算法引入公平操作与克隆操作来提高全局搜索的能力,公平操作提高了样本多样性并增强了蜂群搜索能力,克隆操作则增强了各代之间的信息交流,提高了求解质量。最终引入k-means进行局部质心的提炼,提高聚类质量。基于文本数据集的试验结果证明,相较于其他聚类算法,本算法具有更高的聚类质量。     

基于分段搜索策略的改进蜂群算法

针对基本人工蜂群算法在解决优化问题时收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进蜂群算法.该算法采用“分段搜索”方式对食物源进行贪婪更新,以提高食物源更新的成功率;同时,招募所有观察蜂选择当前最优食物源,以实现对最优食物源的充分优化.对经典测试函数反复实验的结果表明,改进算法计算结果稳定,与基本蜂群算法相比,加速收敛效果非常明显,全局搜索能力显著提高,运行时间大大缩短.     

人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法

针对离散隐马尔可夫(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)语音识别系统中LBG算法对初始码书的依赖性和易陷入局部最优解的问题,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法对语音特征参数进行矢量量化,从而得到最优码书,提出了ABC改进DHMM的孤立词语音识别方法。先提取语音信号的特征参数,然后用ABC算法中每个食物源表示一个码书,以人工蜂群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书,最后把最优码书的码矢标号代入DHMM模型进行训练和识别。实验结果表明,ABC改进的DHMM语音识别方法与传统的LBG及粒子群优化初始码书的LBG的DHMM语音识别方法相比具有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

蜂群算法优化性能综合测试研究

对蜂群算法的性能进行全面的测试和研究,实验分析了维数和粒子数对算法的影响,侦察蜂的活动对算法的影响以及初始解的位置对算法的影响。同时受遗传算法的启发,将典型的选择机制应用到蜂群算法并对其进行改进,并比较不同选择机制下蜂群算法的性能。实验结果表明,在粒子数为40,维数为10或者30,均匀分布初始解的位置,采用确定式选择法和无放回余数选择法代替蜂群算法中轮盘赌的选择方法的条件下,蜂群算法得到整体最好的优化结果。     

基于改进二进制人工蜂群算法的多用户检测器

最优多用户检测(OMD)技术可以达到理论上的最小错误概率,但已经证明它是一个非确定多项式(NP)问题。作为一种新型的群智能算法,人工蜂群(ABC)算法已被广泛用于各种优化问题,但传统二进制人工蜂群算法具有收敛速度过慢、易陷入局部最优等缺点。针对这一缺点,提出了一种改进二进制人工蜂群算法并将其用于求解最优多用户检测问题。算法简化了初始化的过程,采用单维求反的邻域搜索策略,计算量与最优多用户检测相比明显降低。仿真结果表明,提出的多用户检测方案在抗多址干扰和抗“远近”效应能力方面与传统检测方案相比,都有显著提高。