自适应人工蜂群算法在函数优化中的应用研究

"这篇研究论文探讨了自适应人工蜂群优化功能在函数优化中的应用，由Mingzhu Tang、Wen Long、Huawei Wu、Kang Zhang和Yuri A.W. Shardt等人共同撰写。文章来自中国长沙理工大学能源与动力工程学院、湖北襄阳电动汽车电力系统设计与测试湖北省重点实验室、贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室以及加拿大滑铁卢大学化学工程系。" 自适应人工蜂群优化（Self-Adaptive Artificial Bee Colony, SA-ABC）是一种基于种群的优化算法，灵感来源于自然界中蜜蜂寻找花粉源的行为。该算法以其少的控制参数和相对简单的实现而受到关注。传统的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）主要由三个组件构成：工蜂、侦查蜂和巢穴。工蜂负责搜索解空间，侦查蜂发现新的潜在解，而巢穴则存储已找到的最优解。 在自适应版本中，SA-ABC引入了动态调整策略，能够根据算法的运行状态自动改变某些关键参数，如搜索强度和探索度，以提高优化性能。这种自适应性有助于平衡算法在全局搜索和局部搜索之间的能力，避免过早收敛到局部最优解，同时保持搜索效率。 函数优化是许多科学和工程问题中的核心任务，包括机器学习模型的参数调优、工程设计问题、经济调度等。SA-ABC通过其独特的优化策略，能够在多模态、非线性和高维度的复杂优化问题上展现出良好的性能。论文中，作者可能通过对比实验展示了SA-ABC与传统ABC和其他优化算法在不同测试函数上的性能，并分析了自适应机制对算法性能的影响。 此外，论文遵循开放访问原则，允许不受限制地使用、分发和复制，只要原始工作得到适当的引用。这意味着研究结果对全球学术界都是公开可得的，可以促进相关领域的进一步研究和讨论。 这篇研究论文深入探讨了自适应人工蜂群算法在解决复杂优化问题时的潜力，特别是在函数优化领域的应用，为优化算法的设计和改进提供了新的思路。