人工蜂群算法优化带平衡约束的圆形布局：一种有效求解策略

本文探讨了"论文研究-用人工蜂群算法求解带平衡约束的圆形布局问题"这一主题，由作者王英聪、麦嘉辉、黄振东和肖人彬合作完成。该研究聚焦于在解决具有平衡约束的圆形布局问题时，采用了定位定序启发式方法与人工蜂群算法的创新融合。传统的优化模型被适当地调整，以适应这种新型的求解策略。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）是一种模拟自然界蜜蜂群体觅食行为的优化算法，它通过模仿工蜂搜索食物源的过程，寻找最优解决方案。在本研究中，作者将定位定序（Positioning and Sequencing）的启发式方法融入其中，这是一种先确定布局顺序，再进行精确位置分配的方法。这种方法能够保证布局的平衡性，即每个元素之间的权重分布相对均匀。 为了进一步提升求解效率和精度，研究人员在布局顺序优化阶段引入了模拟退火策略。模拟退火是一种全局优化技术，它通过在搜索过程中接受一定的概率降低温度（代表当前解的质量）来跳出局部最优，寻求全局最优解。这有助于避免陷入局部最小值，从而提高布局方案的质量。 同时，为了避免算法在搜索过程中重复探索已知解，他们利用禁忌表（Tabu List）来记录并避免已访问过的解决方案，有效地降低了计算时间。禁忌表是一种记忆机制，用于存储当前搜索路径中的“禁忌”状态，防止算法陷入无效循环。 整个研究通过数值实验验证了所提出的算法的有效性，证明了它在处理带有平衡约束的圆形布局问题时具有良好的性能。该成果不仅为复杂布局问题的求解提供了新的视角，也为其他领域的优化问题提供了有价值的参考，特别是在人工智能和复杂性理论等领域。研究的关键词包括带平衡约束的圆形布局、定位定序、人工蜂群算法、模拟退火以及禁忌表，这些都表明了作者在深入研究和实际应用方面的专业素养。 这篇文章的主要贡献在于提出了一种创新的求解策略，结合了定位定序和人工蜂群算法的优势，并通过模拟退火和禁忌表优化了布局过程，使得带平衡约束的圆形布局问题得到了高效且精确的解决。这是一项具有实际意义的科研成果，对相关领域的学者和技术人员具有重要的参考价值。