强化互学习人工蜂群算法的优化研究

“本文提出了一种强化互学习的人工蜂群算法（EMLABC），旨在解决基本人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）在优化过程中存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。EMLABC通过针对不同角色的蜜蜂采用不同的搜索策略，增强了全局探索能力和收敛性能。对雇佣蜂，算法提高了交叉变动学习频率并引入多邻域学习，防止早熟；对跟随蜂，应用深化的互学习策略，使得搜索更加集中在潜在的更优区域。实验证明，EMLABC在16个标准测试函数上的表现优于基本ABC算法和其他变种，在收敛速度、寻优精度和稳定性方面有显著提升。” 本文是一篇关于优化算法的学术研究，重点讨论了人工蜂群算法的改进方法。人工蜂群算法自2005年由Karaboga提出以来，因其简单易实现和优良性能，在数值优化问题以及如复合材料设计、车辆路径规划、作业调度和无线传感网络等实际应用领域得到了广泛应用。然而，ABC算法存在一些不足，如收敛速度慢且容易陷入局部最优。 为了克服这些局限，作者提出了一种新的策略——EMLABC。该策略的核心是强化不同蜜蜂角色之间的学习互动。对于雇佣蜂，EMLABC增加了交叉变动学习的频率，并允许它们同时向多个较优解学习，这样可以增加全局探索的可能性，减少早熟现象。另一方面，跟随蜂则采用深化的互学习策略，新生的解决方案更可能在具有潜力的更好区域产生，从而提高算法的收敛性和精确性。 通过在16个标准测试函数上的对比实验，EMLABC与基本的ABC算法以及其他变种进行了较量，实验结果证明EMLABC在多方面表现出色，不仅加快了收敛速度，还提高了寻优的准确性和算法的稳定性。这表明EMLABC是一种有潜力的优化工具，对于需要高效全局搜索和避免局部最优问题的领域具有重要价值。 这篇论文的研究对于理解和改进群体智能算法，尤其是人工蜂群算法，提供了新的视角和方法。对于后续研究者来说，EMLABC提供了一个值得参考的框架，可以进一步探索如何通过增强学习机制来优化其他类似的优化算法。