提升收敛性能的LFABC算法：反馈机制与丛林法则在人工蜂群优化中的创新

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）作为一种基于生物启发的优化算法，在近年来的计算机工程领域中受到广泛关注。由Dervis Karaboga于2005年首次提出，ABC通过模拟蜜蜂觅食行为，展现出简单易懂的原理和较高的适应性，特别适用于解决各种工程优化问题。然而，原始ABC算法并非完美，它存在收敛速度相对较慢和精度偏低的问题。 为克服这些局限性，本研究提出了一种名为“基于反馈机制和丛林法则的人工蜂群算法”（LFABC）。LFABC的核心创新在于引入了反馈机制，这使得算法能够直接针对潜在最优解的区域进行搜索，从而提高算法的开发能力和收敛速度。反馈机制允许算法动态调整搜索策略，避免过早陷入局部最优解。 另外，LFABC还采用了线性微分递增策略，旨在平衡算法在不同阶段的开发能力和探索能力。这种策略确保了算法在早期阶段具有足够的探索性，随着迭代的进行，逐渐聚焦于更精确的解决方案。 丛林法则的应用体现在LFABC的初始化策略上，即随机选择较差的个体作为初始种群，这种方法有助于打破局部最优的陷阱，促使算法进行全局搜索。通过这种方式，LFABC算法能够在保持较高适应度的同时，显著提升收敛精度，并展现出了优秀的收敛速度。 实验结果显示，LFABC在实际问题上的性能得到了显著改善，无论是收敛精度还是收敛速度，都优于原始的ABC算法。这对于解决复杂工程问题，尤其是在需要高效求解优化问题的场景下，具有重要的实践价值。LFABC的提出是对人工蜂群算法的一次重要改进，为算法在计算机工程领域的广泛应用提供了新的可能。