增强局部搜索的蜂群算法：混沌策略与禁忌表优化

本文主要探讨了一种创新的优化算法——具有混沌搜索策略的蜂群算法。该算法针对人工蜂群优化（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）在解决工程应用中复杂函数优化问题时容易陷入局部最优解的局限性进行改进。传统的ABC算法依赖于简单随机选择，可能导致搜索效率不高，特别是在处理高维、非线性和多模态问题时。 首先，作者提出了一种策略，即对于陷入局部最优区域的"雇佣蜂"（指执行搜索任务的个体），使用禁忌表（Tabu List）来记录它们的局部最优解。这是一种记忆机制，避免在后续搜索过程中重复探索已经发现的局部最优解，从而增强算法的全局搜索能力。禁忌表的作用类似于防止蜜蜂返回已知的食物源，有助于算法跳出当前的局部最优陷阱。 其次，引入了混沌序列作为重新初始化的方法。混沌序列具有高度的复杂性和随机性，它可以在每次迭代中生成新的、与局部极值相邻的潜在解决方案。这种混沌搜索策略能够引导蜜蜂在更大的搜索空间中寻找新的可能性，从而提高算法的灵活性和跳出局部最优的能力。 结合标准蜂群算法的全局优化特性、禁忌表的记忆功能以及混沌序列的局部搜索策略，改进后的算法能够在收敛速度和优化精度上超越传统ABC。通过在经典函数的测试中对比实验，结果显示，该改进算法显著提升了蜂群的寻优性能，适用于各种复杂的工程优化问题。 本文介绍的具有混沌搜索策略的蜂群优化算法提供了一种有效的方法，它不仅保留了原始算法的优点，还通过引入混沌序列和禁忌表策略，增强了算法的全局搜索能力和避免局部最优的能力，从而在实际应用中展现了更强的优化性能。这一研究成果对于解决工程领域中的优化问题具有重要的理论和实践价值。