蜜蜂进化策略优化的类电磁机制算法

"本文主要探讨了一种改进的蜜蜂进化型类电磁机制算法，旨在解决传统类电磁机制算法在处理高维问题时效率低下的问题。该算法通过引入蜂王的概念和邻域搜索技术，增强了算法的探索和开采能力，提高了全局收敛性。" 类电磁机制算法（Electromagnetic Mechanism Algorithm, EM）是由Birbil和Fang在2003年提出的，灵感来源于电磁场中带电粒子间的相互作用。EM算法将一组随机生成的初始解视为带有电荷的粒子，通过粒子间的吸引力和排斥力进行迭代更新，逐步接近问题的最优解。然而，这种算法在实际应用中面临一个显著的问题，即收敛速度与全局收敛性的矛盾，即理论上可以达到最优解，但在实际运行中往往难以实现。 针对这一问题，许多研究者进行了改进。一种改进策略是调整电荷计算公式，使好解吸引差解，差解排斥好解，引导搜索向更优区域发展。另一种改进是引入移动系数，改变粒子受力的计算，以加速收敛速度。还有研究者通过分层生成初始种群或结合梯度下降法来提高搜索效率。 本文提出的蜜蜂进化型类电磁机制算法进一步优化了这一过程。算法中，种群最优粒子被视为蜂王，与被选的粒子（雄蜂）以一定的概率进行交叉操作，这样强化了对最优信息的利用，增加了种群的多样性。同时，通过邻域搜索技术，避免了算法过早收敛，提升了算法的探索能力，确保在搜索空间中更全面地寻找最优解。 理论分析证明，这种新算法以概率1收敛到问题的最优解，实验结果也验证了其在改善类电磁机制算法性能方面的有效性。通过这些改进，蜜蜂进化型类电磁机制算法不仅增强了算法在高维问题上的求解效率，还保持了良好的全局收敛性，为解决复杂优化问题提供了一种有效工具。 这篇论文研究的焦点在于如何通过模拟生物进化过程，特别是蜜蜂社会的行为模式，来优化类电磁机制算法，以适应更广泛的优化挑战。这种方法结合了自然界的智能策略和计算模型，为未来优化算法的研究提供了新的思路和可能。