改进人工蜂群算法：自适应全局最优引导提升搜索效率

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）作为一种模拟生物群体行为的优化搜索方法，在解决复杂的函数优化问题时展现出了强大的潜力。然而，原始的ABC算法在搜索过程中存在一个常见的缺陷，即开发（搜索新区域）与探索（寻找局部最优解）的能力不均衡。这可能导致算法在收敛速度和搜索精度上有所欠缺。 本文提出了一种改进的人工蜂群算法，即具有自适应全局最优引导快速搜索策略的ABC（ABC-SGQ）。这个改进的核心在于引入两个关键机制。首先，通过自适应搜索方程，算法能够动态调整蜜蜂的搜索行为，使得它们在开发新区域和维持当前最佳解之间达到平衡。这意味着随着搜索的进行，算法会根据当前问题的特性调整探索和开发的力度，增强了整体搜索策略的灵活性。 其次，引入全局最优引导邻域搜索方程，使跟随蜂更加聚焦于全局最优解的附近区域。这样做的目的是细化搜索过程，提高算法的收敛精度，确保在找到局部最优解的同时，不会忽视可能存在的全局最优解。这种方法在保持搜索范围的同时，提升了算法的整体搜索能力。 通过在14个标准测试函数上的仿真实验，研究者发现，与传统的人工蜂群算法相比，ABC-SGQ算法显著改善了开发与探索能力的平衡，从而提高了搜索结果的最优解精度和收敛速度。这一结果表明，通过自适应策略和全局最优引导，改进的人工蜂群算法能够在复杂优化问题中展现出更高效和稳定的性能。 本文的工作对于提升人工蜂群算法在实际应用中的效率和稳定性具有重要意义，为优化算法设计提供了一个有价值的参考框架。在未来的研究中，这种自适应优化策略有可能被扩展到其他类型的搜索算法中，进一步推动优化技术的发展。