改进人工蜂群算法：异维学习与自适应全局探索

"异维学习人工蜂群算法是针对传统人工蜂群算法的局限性而提出的一种改进算法。该算法通过引入全局最优引导的搜索策略和变异的异维学习策略，提升了算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。在多个经典和复合基准测试函数上的对比实验表明，新算法在收敛速度和解决方案的精度上表现出优越性。" 本文介绍了一种名为“异维学习人工蜂群算法”的优化技术，该技术是对传统人工蜂群算法的改良。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的全局优化算法，但在解决复杂优化问题时，常面临局部搜索能力不足和易陷入局部最优的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了两种关键改进策略。 首先，对于雇佣蜂（搜索者）的行为，新算法引入了全局最优引导的搜索策略。在搜索过程中，雇佣蜂不仅考虑当前的食物源（解决方案），还会受到全局最优解的影响，引导其向更优区域进行搜索。这种引导的程度会随着个体试验次数的增加而自适应地减小，这样可以在保持全局探索的同时，逐渐增强局部开发，从而达到全局和局部搜索能力的平衡。 其次，观察蜂（复制品）的搜索策略采用了变异的异维学习策略。在传统ABC算法中，观察蜂通常只学习优秀食物源的信息，但在新算法中，它们的搜索路径会带有随机性的跳跃，增加了算法的探索多样性，有助于跳出局部最优，提高了算法跳出局部陷阱的概率。 为了验证新算法的效果，研究人员对8个经典基准测试函数和CEC2013中的8个复合基准函数进行了实验。实验结果表明，与近期提出的其他相似算法相比，异维学习人工蜂群算法在收敛速度和解的精度方面有显著提升，证明了其在优化问题求解上的优势。 异维学习人工蜂群算法通过动态调整的全局引导和变异的局部搜索，成功提升了算法的全局探索能力和跳出局部最优的能力，这对于解决复杂的优化问题具有重要意义，特别是在需要高精度和快速收敛速度的场景下。这一改进策略为优化算法领域提供了一个新的研究方向，对于未来的算法设计和优化问题的解决有着积极的参考价值。