基于局部搜索和二进制的改进人工蜂群算法.docx

基于局部搜索和二进制的改进人工蜂群算法
基于局部搜索和二进制的改进人工蜂群算法
摘要：
人工蜂群算法(ABC)是一种基于自然界蜜蜂觅食行为的优化算法，它具有全局搜索能力和高效性。然而，原始ABC算法在一些复杂问题中效果有限。为此，本文提出了一种改进的ABC算法，该算法结合了局部搜索策略和二进制编码方法，以提高算法的搜索精度和收敛速度。通过在几个基准测试函数上的实验结果表明，该算法相比传统ABC算法具有更好的性能。
关键词：人工蜂群算法，局部搜索，二进制编码，优化算法
1.引言
人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂的觅食行为的优化算法，它通过模拟蜜蜂的觅食和舞蹈行为来寻找最优解。ABC算法具有全局搜索能力和高效性，因此在很多优化问题中被广泛应用。
然而，原始ABC算法存在一些问题。首先，它的全局搜索能力受限，容易陷入局部最优解。其次，算法的收敛速度较慢，需要经过多次迭代才能达到收敛。针对这些问题，本文提出一种改进的ABC算法，通过引入局部搜索策略和二进制编码方法来增强算法的搜索能力和收敛速度。
2.改进的ABC算法
2.1局部搜索策略
局部搜索是一种通过改进当前解附近的解来提高搜索精度的方法。在ABC算法中，我们引入局部搜索策略来增强算法的搜索能力。具体而言，我们在每次迭代中，选择部分最优解作为当前解，并对其进行局部搜索。局部搜索策略可以采用多种方式，例如邻域搜索、模拟退火等。在本文中，我们选择邻域搜索作为局部搜索策略。
2.2二进制编码
为了进一步增强算法的搜索能力，我们引入了二进制编码方法。在传统ABC算法中，蜜蜂的解是由实数表示的。然而，实数编码方法具有一定的局限性，例如无法处理离散问题。因此，我们将解空间离散化，采用二进制编码来表示解。二进制编码方法可以将实数问题转化为优化01序列的问题，从而提高算法的搜索效果。
3.实验结果与分析
为了评估改进的ABC算法的性能，我们在几个基准测试函数上进行了实验。这些测试函数包括Ackley函数、Rastrigin函数和Rosenbrock函数。我们将改进的ABC算法与传统ABC算法进行了比较，结果如图1所示。
从图1中可以看出，改进的ABC算法在所有测试函数上都表现出较好的性能。与传统ABC算法相比，改进的算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度。这是由于局部搜索策略和二进制编码方法的引入，使得算法能够更精确地找到最优解。
此外，我们还对改进的ABC算法的参数进行了敏感性分析。结果表明，参数对算法性能的影响较小，说明改进的ABC算法具有较好的鲁棒性。
4.结论
本文提出了一种基于局部搜索和二进制编码的改进人工蜂群算法。通过在几个基准测试函数上的实验证明，该算法具有较高的搜索精度和较快的收敛速度。该算法的引入能够提高ABC算法在复杂问题中的应用效果，并具有一定的鲁棒性。未来可以进一步研究算法的改进和应用。
参考文献：
[1]Karaboga,D.(2005).Anideabasedonhoneybeeswarmfornumericaloptimization.TechnicalReport-TR06,ErciyesUniversity,EngineeringFaculty,ComputerEngineeringDepartment,Kayseri,Turkey.
[2]Luo,J.,Ling,C.X.,Jin,W.,&Wang,J.(2018).Beealgorithmenhancedbysortingsearchstrategyandadaptiveperturbation.Complexity,2018.
[3]Lu,K.,Sun,H.,Zhang,L.,&He,C.(2016).Animprovedartificialbeecolonyalgorithmwithelite-guidedandchromosomerememberingstrategiesforglobaloptimization.Computers&IndustrialEngineering,99,25-41.