2005年,受蜜蜂群體采蜜行為的影響,Karabogo首次提出人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm,ABC）,ABC算法作為一種新型群體智能優(yōu)化算法,由于其控制參數(shù)少,探索能力強,且易于實現(xiàn)等優(yōu)點,被眾多學(xué)者關(guān)注。但該算法也存在局部搜索性能差,易早熟收斂和所得目標(biāo)函數(shù)值精度低等問題,故對基本人工蜂群算法的研究仍有開闊的前景。對于無約束優(yōu)化問題,本文分別使用最速下降法、共軛梯度法和單純形法三種傳統(tǒng)優(yōu)化算法加強基本ABC算法的局部搜索能力,提出了四種改進(jìn)的人工蜂群算法。在基本人工蜂群算法中的偵查蜂階段,對達(dá)到開采極限的食物源,引領(lǐng)蜂轉(zhuǎn)換為偵查蜂,在搜索空間采用隨機搜索,無法確定更新后的食物源更優(yōu),而利用局部搜索性能較好的最速下降法和單純形法更新,確保所有更新后的食物源都得到改善,提出了引入最速下降法改進(jìn)的人工蜂群算法和基于高斯擾動的單純形法改進(jìn)的人工蜂群算法;在基本人工蜂群算法中,跟隨蜂會根據(jù)引領(lǐng)蜂反饋的信息選擇更新食物源,之后對選擇的食物源采用隨機搜索進(jìn)行更新,不能保證搜索后的食物源位置比之前的更好,而共軛梯度法卻能保證每次迭代都向著較好的的方向移... 

【文章來源】：北京建筑大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

優(yōu)化問題平均目

之后速度放緩，仍得到精度大約是1e -12的目標(biāo)函數(shù)值；由圖3-4 的(c)可以看出，對優(yōu)化問題3f ，GABC 算法目標(biāo)函數(shù)值下降速度很慢，F(xiàn)ABC 算法前 2500 次迭代收斂速度緩慢，之后下降速度加快，可以得到精度較高的目標(biāo)函數(shù)值；由圖 3-4 的(d)可以看出，對優(yōu)化問題4f ，GABC 算法最好值精度達(dá)到1e -14，F(xiàn)ABC 算法前期目標(biāo)函數(shù)值下降速度緩慢

35(e)目標(biāo)函數(shù)5f (f)目標(biāo)函數(shù)6f圖 3-6 優(yōu)化問題平均目標(biāo)函數(shù)值的進(jìn)化曲線Figure 3-6 Evolutionary curves of mean objective function values for optimization problems

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雞群優(yōu)化和人工蜂群優(yōu)化的混合算法[J]. 史旭棟,高岳林.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
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[10]求解指路標(biāo)志指引路徑規(guī)劃問題的改進(jìn)人工蜂群算法[J]. 鄭健,黃敏,張騰,劉芳.  計算機應(yīng)用研究. 2017(08)

碩士論文
[1]改進(jìn)的人工蜂群算法在醫(yī)學(xué)圖像分割上的應(yīng)用[D]. 孫曉亮.沈陽大學(xué) 2018
[2]基于反饋的多目標(biāo)人工蜂群算法研究[D]. 劉婷婷.東北大學(xué) 2013



本文編號：3145070