快速自适应人工蜂群算法的优化与应用研究

"一种快速自适应蜂群算法及其应用 (2013年)，作者：何鹏，阎兴顿，侍洪波，华东理工大学信息科学与工程学院" 文章介绍了一种改进的人工蜂群算法（Quick Self-Adaptive Artificial Bee Colony，简称QAABC），该算法针对传统人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）的收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点进行优化。人工蜂群算法是基于自然界蜜蜂寻找花粉源行为的一种优化算法，因其简单的操作、少量的控制参数和较强的鲁棒性而在群体智能领域受到关注。 在QAABC中，研究人员首先对选择策略和搜索策略进行了改进，旨在提升算法的收敛速度和优化精度。选择策略的改进可能涉及更有效的蜜蜂淘汰机制，使得算法能更快地识别并丢弃较差的解，从而加速全局最优解的探索。而搜索策略的改进可能包括动态调整搜索范围或采用更高效的信息交换方式，以提高寻找最优解的能力。 其次，为了增加种群的多样性，防止算法过早收敛，QAABC对超出边界（超参数限制）的个体进行一次有效的变异操作。这种变异策略有助于跳出局部最优，探索更广泛的解决方案空间，从而增强算法的全局搜索性能。 通过对比实验，QAABC被与其他两种算法——标准ABC和ABCP，在低维度和高维度的5个测试函数上进行了性能评估。实验结果显示，QAABC在解决优化问题上的表现优于原版ABC，证明了其改进的有效性。此外，该算法还应用于实际问题，即压力容器设计的成本最小化问题，进一步验证了其在工程领域的实用性。 关键词：人工蜂群，自适应，搜索进程，函数优化，表明该研究不仅限于理论改进，也注重于实际应用，特别是在工程优化问题中的应用。 总结来说，这篇文章提出了一个快速自适应的蜂群算法，通过改进选择和搜索策略以及引入有效的变异机制，提高了算法的收敛速度和优化效果。这些改进对于解决复杂优化问题，尤其是工程领域的实际问题，具有重要的理论和实践意义。