🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁
人工蜂群算法是一种新型的元启发式搜索算法，其实现机理是通过模拟蜂群采蜜过程中体现出的智能行为来实现对问题的求解。由于人工蜂群算法具有简单、灵活、鲁棒性等特点，因此它在数值函数优化、整数规划、组合优化、多目标优化、人工神经网络训练和图像处理等领域有着广泛应用并取得了较好的研究成果。然而，人工蜂群算法作为一种新型算法，其算法模型尚不成熟，在求解NP-Hard的离散域优化问题上的研究尚处于初步阶段。因此，完善人工蜂群算法的理论研究，并探索其在NP-Hard的离散域优化问题上的应用，具有重要的研究价值和现实意义。 本文在借鉴生物学研究成果和其它启发式算法的优点的基础上，针对人工蜂群算法的不足，提出了几种改进方法，并探索了其在0-1多维背包和贝叶斯网结构学习两个NP-Hard离散域优化问题上的应用。主要工作包括三个部分：1)针对经典人工蜂群算法信息交流方式单一导致蜂群协作不足的问题，通过引入基于引导素的化学通信方式，提出了一种基于引导素更新和扩散机制的人工蜂群算法。新算法首先介绍了引导素及其更新机制；然后提出了基于关联距离的引导素扩散模型；最后将引导素的更新和扩散机制融合到经典的人工蜂群算法中。在0-1多维背包问题上的仿真实验表明：与经典的基于人工蜂群优化的多维背包求解算法相比，新算法易于获得全局最优解并具有较快的收敛速度；与近年来提出的一些其它随机优化方法相比，新算法在求解质量等方面也具有优势。 2)针对经典人工蜂群算法求解多维背包时迭代次数过多、搜索盲目等缺陷，提出了基于精英机制和人工蜂群优化的多维背包求解算法。一方面，新算法在创建解的过程中引入精英机制，避免了侦察蜂不必要的搜索；另一方面，利用转移概率改进邻居解定义中的修复算子，使得雇佣蜂和观察蜂能够更有效地进行邻域搜索。与其它算法的实验比较表明，新算法在解的质量和收敛性方面有明显改善。 3)为扩展人工蜂群算法的新应用，提出了基于人工蜂群优化的贝叶斯网结构学习算法。首先，结合贝叶斯网结构的特点，对算法中解的表示及创建、引导素的定义及更新规则、选择食物源的概率和邻居解的构造等要素进行了明确定义。然后基于K2评分搜索框架给出了算法描述。最后，在标准数据集上进行了实验测试，结果表明新算法在解的质量和计算时间等方面较其它算法更具优越性。该研究为贝叶斯网结构的学习提供了一种新思路。
✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨
💂♨️👨🎓Matlab代码👨🎓♨️💂
clc; clear; close all; %% Problem Definition CostFunction=@(x) Sphere(x); % Cost Function nVar=5; % Number of Decision Variables VarSize=[1 nVar]; % Decision Variables Matrix Size VarMin=-10; % Decision Variables Lower Bound VarMax= 10; % Decision Variables Upper Bound %% ABC Settings MaxIt=200; % Maximum Number of Iterations nPop=100; % Population Size (Colony Size) nOnlooker=nPop; % Number of Onlooker Bees L=round(0.6*nVar*nPop); % Abandonment Limit Parameter (Trial Limit) a=1; % Acceleration Coefficient Upper Bound %% Initialization % Empty Bee Structure empty_bee.Position=[]; empty_bee.Cost=[]; % Initialize Population Array pop=repmat(empty_bee,nPop,1); % Initialize Best Solution Ever Found BestSol.Cost=inf; % Create Initial Population for i=1:nPop pop(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize); pop(i).Cost=CostFunction(pop(i).Position); if pop(i).Cost<=BestSol.Cost BestSol=pop(i); end end
📜📢🌈参考文献🌈📢📜
[1]魏红凯. 人工蜂群算法及其应用研究[D].北京工业大学,2012.
