改进人工蜂群算法：自适应微分算子提升全局优化效率

本文主要探讨了一种改进的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC），该算法特别强调了自适应微分算子的应用，以提升在复杂全局优化问题（Global Optimization Problems, GOPs）中的性能。原始的ABC算法因其在探索解空间方面的高效性而广受好评，但其在搜索过程中的精确定位能力较弱，导致在解决高维、非线性复杂的优化问题时收敛速度较慢。为克服这一局限，研究者引入了模拟遗传算法（Differential Evolution, DE）中有效利用的差分运算符，如变异操作（mutation），以增强算法的局部搜索能力。 具体而言，作者对原始的ABC算法进行了以下关键改进： 1. 自适应差分算子：通过动态调整差分运算的参数，根据当前搜索状态和问题特性，灵活地应用不同的差分策略。这有助于算法在搜索初期广泛探索，随着搜索的进行，逐渐聚焦于更优解的精确搜索区域。 2. 选择概率的改进：不同于传统的固定选择策略，提出了新的选择机制，使得算法能更加智能地从多个解决方案中选择具有潜力的个体进行操作，进一步提高算法的收敛速度。 3. 全局优化增强：结合了DE的全局搜索优势，增强了算法的整体优化能力，尤其是在处理高维和非凸优化问题时，能够更好地平衡探索与利用之间的关系。 4. 实证验证：文章提供了详细的实验结果，通过在多个标准测试函数上的性能对比，证明了这种改进的ABC算法在解决复杂全局优化问题时，不仅保持了良好的探索性能，而且显著提高了收敛速度和最终解决方案的质量。 总结来说，这篇研究论文创新性地将自适应差分运算的概念引入到人工蜂群算法中，旨在改进ABC算法在全局优化问题中的表现，使其在实际应用中更具竞争力。通过实验证明，这种改进有望在解决工程和科学领域中的优化挑战时展现出更强的适应性和效率。