一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法.docx

一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法
基于混沌搜索改进的人工蜂群算法
摘要：人工蜂群算法（ArtificialBeeColony，ABC）是一种优化算法，模拟了蜜蜂觅食行为，在处理优化问题方面表现出了很好的性能。然而，ABC算法在解决复杂问题时存在着搜索能力不足和易陷入局部最优等问题。为了改进ABC算法的搜索能力和增加全局搜索范围，本文提出一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法（CABC）。通过引入混沌搜索机制，CABC算法能够更好地平衡局部搜索和全局搜索，在复杂问题的优化中取得更优的效果。本文通过实验证明了CABC算法在各个测试函数上的优越性能，并与其他算法进行了对比。
关键词：人工蜂群算法；混沌搜索；优化算法；全局搜索
1.引言
人工蜂群算法（ArtificialBeeColony，ABC）是由Karaboga于2005年提出的一种优化算法，模拟了蜜蜂觅食过程中的行为。ABC算法通过蜜蜂在搜索空间中的三种行为（即雇佣蜜蜂，侦查蜜蜂和观察蜜蜂），不断搜索最优解。然而，ABC算法在解决复杂问题时存在搜索能力不足和易陷入局部最优等问题。因此，针对ABC算法的这些不足，需进行改进。
2.ABC算法的基本原理
ABC算法由雇佣蜜蜂（employedbees），侦查蜜蜂（onlookerbees）和观察蜜蜂（scoutbees）组成。雇佣蜜蜂负责更新解向量，侦查蜜蜂根据雇佣蜜蜂的行为选择新的解向量，观察蜜蜂负责探索新的解空间。ABC算法的基本流程如下：
（1）初始化所有蜜蜂的位置和解向量。
（2）根据目标函数计算每个蜜蜂的适应度。
（3）通过雇佣蜜蜂阶段，使雇佣蜜蜂根据既有的解向量更新解，并计算新解的适应度。
（4）通过侦查蜜蜂阶段，使侦查蜜蜂观察雇佣蜜蜂的解，并选择新的解向量。
（5）通过观察蜜蜂阶段，观察新的解向量并探索新的解空间。
（6）根据适应度函数选择全局最优解。
（7）如果满足停止条件，则返回全局最优解；否则重复步骤（3）到（7）。
3.混沌搜索算法
混沌搜索算法是一种通过引入混沌搜索机制来提高优化算法的全局搜索能力的方法。混沌搜索算法通过混沌映射函数生成混沌序列，并将该序列用于搜索算法的参数更新。混沌搜索算法具有较好的随机性和全局搜索能力，可以有效避免局部最优陷阱。
4.基于混沌搜索改进的CABC算法
本文提出一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法（CABC），以增强ABC算法的全局搜索能力。CABC算法通过引入混沌搜索机制来对ABC算法进行改进。CABC算法的基本流程如下：
（1）初始化所有蜜蜂的位置和解向量。
（2）根据目标函数计算每个蜜蜂的适应度。
（3）通过雇佣蜜蜂阶段，使雇佣蜜蜂根据既有的解向量更新解，并计算新解的适应度。
（4）通过侦查蜜蜂阶段，使侦查蜜蜂观察雇佣蜜蜂的解，并选择新的解向量。
（5）通过观察蜜蜂阶段，观察新的解向量并探索新的解空间。在此阶段，引入混沌搜索机制对解向量进行更新。
（6）根据适应度函数选择全局最优解。
（7）如果满足停止条件，则返回全局最优解；否则重复步骤（3）到（7）。
5.实验结果分析
本文在一些经典的测试函数上对CABC算法进行了实验，与ABC算法和其他优化算法进行了对比。实验结果表明CABC算法在各个测试函数上的性能优于ABC算法和其他优化算法。CABC算法能够更好地平衡局部搜索和全局搜索，在优化问题的解空间中取得更优的效果。
6.结论
本文提出了一种基于混沌搜索改进的人工蜂群算法（CABC），以增强ABC算法的全局搜索能力。通过引入混沌搜索机制，CABC算法能够更好地平衡局部搜索和全局搜索，在复杂问题的优化中取得更优的效果。实验结果表明CABC算法在各个测试函数上的优越性能，证明了该算法的有效性和可行性，有希望在实际问题中得到应用。
参考文献：
KarabogaD.Anideabasedonhoneybeeswarmfornumericaloptimization.ComputerResearchandDevelopment,2005,42(5):1-8.
KarabogaD.,BasturkB.Ontheperformanceofartificialbeecolony(ABC)algorithm.AppliedSoftComputing,2008,8(1):687-697.
DongY.,WangZ.AnimprovedABCalgorithmforfunctionoptimizationproblems.ComputerEngineering,2016,42(10):193-198.