蜂群遗传算法：一种解决早熟收敛的优化方法

"蜂群遗传算法的研究" 蜂群遗传算法（Bee Swarm Genetic Algorithm, BSGA）是一种结合了生物界蜂群行为和遗传算法特性的优化方法，旨在解决传统遗传算法（Genetic Algorithm, GA）在早熟收敛和收敛速度上的问题。该算法由研究生吴迪在其延边大学硕士论文中提出，由崔荣一教授指导，专业方向为智能信息处理。 遗传算法（GA）是受自然选择和遗传原理启发的搜索算法，它利用随机性和概率机制在全球范围内探索解决方案空间。然而，GA在实际应用中常常遇到早熟收敛的问题，即过早地找到局部最优解而忽视了全局最优解的可能性，以及收敛速度慢，这主要与“选择压力”和“种群多样性”之间的平衡有关。 为了解决这些问题，BSGA借鉴了蜂群中的繁殖机制，由蜂后、雄蜂和工蜂三个角色组成。算法的关键操作包括： 1. 蜂后和雄蜂的绝对交配权：模拟蜂后和雄蜂在繁殖过程中的主导地位，确保优秀个体的遗传优势得以保留。 2. 蜂后和工蜂的相似性抑制：避免种群中个体的过度相似，促进多样性的保持。 3. 蜂后的模拟退火局部寻优机制：引入模拟退火策略，使得蜂后能够在局部区域进行精细搜索，提高局部最优解的质量。 4. 雄蜂和蜂后的自适应交叉算子：根据当前种群状态动态调整交叉概率，以适应不同的问题环境。 5. 工蜂的自适应变异算子：变异策略根据工蜂的表现进行调整，增加探索新解的能力。 通过对马尔科夫链模型的分析和遗传机制的理解，论文证明了BSGA的收敛性和有效性。此外，通过在几个经典优化函数以及四皇后问题（4-Puzzle）的组合优化实验中应用BSGA，结果表明该算法能够实现更好的搜索性能，并且计算量相对较小。 关键词：遗传算法，绝对交配权，自适应交叉，自适应变异 这篇研究工作不仅提出了新的优化算法，还提供了理论证明，对遗传算法的改进和智能信息处理领域有着积极的贡献。通过将生物界的自然现象与计算模型相结合，BSGA提供了一个更灵活且适应性强的优化工具，有望在复杂问题的求解中发挥重要作用。