混合策略优化人工蜂群算法的研究与应用

"人工蜂群算法的混合策略研究" 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种基于生物群体智能的优化算法，模仿了蜜蜂寻找花蜜的过程来解决复杂的全局优化问题。它以其简单的控制参数、易实现和计算效率高等特点，受到了广泛的关注。然而，ABC算法在实际应用中仍面临一些挑战，例如早期收敛、陷入局部最优以及缺乏种群多样性等问题。 论文主要针对ABC算法的选择策略进行了深入研究。在标准ABC算法中，跟随蜂选择食物源通常依据适应度值的比例进行，这可能导致在算法运行后期，优秀的个体被忽视，搜索过程陷入停滞，从而降低了种群的多样性。为解决这一问题，论文提出了三种不同的选择策略来改进算法，旨在增加个体多样性，提升算法的全局收敛性和搜索效率。通过仿真对比，这些改进的算法显示出更优的优化性能，不仅加快了收敛速度，而且提高了解的精度。 此外，论文还结合混沌优化理论，针对ABC算法的不足，设计了一种自适应搜索空间的混沌蜂群算法（Self-adaptive Search Space Chaotic Artificial Bee Colony, SA-CABC）。该算法的核心是根据每次迭代后的优化结果动态调整搜索空间，初期在较宽的范围内探索，随着算法的进行，逐步缩小搜索范围，利用混沌序列的遍历性来增强全局探索能力，从而避免过早收敛和陷入局部最优。这种方式有效地结合了混沌优化的全局探索优势和ABC算法的局部开发特性，提升了算法的优化效果。 这篇论文对人工蜂群算法的混合策略进行了多方面的探索，旨在优化算法性能，提升搜索效率和全局收敛性。通过改进选择策略和引入混沌理论，提出的混合策略能够更好地应对复杂优化问题，为ABC算法的应用和发展提供了新的思路。