改进人工蜂群算法提升函数优化性能

人工蜂群算法作为一种基于生物群体行为的启发式优化方法，近年来在计算机工程与应用领域得到了广泛的关注。最初的灵感来源于蜜蜂的社会结构和觅食行为，由Seeley在1995年的研究奠定了理论基础。2005年，Karaboga等人将其发展为人工蜂群算法(ABC)，用于解决函数优化问题，展现出强大的全局搜索能力。 然而，标准ABC算法在局部搜索方面存在不足，如容易陷入早熟或停滞状态，这限制了算法的优化精度。针对这一问题，2010年，Zhu Guopu和Kwong S提出了改进的人工蜂群算法(GABC)。GABC通过引入全局最优解和个体极值的信息，优化了引领蜂的搜索策略，增强了局部搜索能力。同时，他们引入了异步变化学习因子，这是一种动态调整参数，旨在平衡全局探索和局部细化的过程，从而提高了算法的稳定性和精度。 本文主要关注的是对标准ABC算法进行进一步的优化，目标是提升算法在处理函数优化问题时的性能。作者王慧颖、刘建军和王全洲来自中国石油大学(北京)数理学院，他们在研究中不仅实验验证了改进算法的有效性，还在仿真实验中展示了它在实际优化任务中的优越性。他们的工作不仅有助于解决复杂优化问题，也为其他领域的人工智能算法设计提供了有价值的参考思路。通过细致的分析和实证结果，读者可以深入理解如何结合全局和局部搜索策略，以及如何有效地利用学习因子来改进优化算法。