人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)流程和思维导图

avatar 2024年05月22日15:30:42 0 567 views
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一、经典流程

1. 初始化

  • 生成初始种群:随机生成若干个解作为初始种群,每个解表示一个食物源。
  • 初始化参数:包括种群大小、最大循环次数、食物源数目、雇佣蜂数目、观察蜂数目、侦查蜂数目以及限制次数(某个食物源不改进的最大次数)。

2. 迭代过程

进行一系列迭代,每次迭代包括以下步骤:

2.1 雇佣蜂阶段

  • 每个雇佣蜂从其当前食物源出发,通过对其邻域进行局部搜索来产生新的食物源。具体步骤如下:
    1. 邻域搜索:对于每个食物源 xi,产生一个新的候选解 vi𝑣𝑖,公式如下: xi𝑥𝑖,产生一个新的候选解 vi𝑣𝑖,公式如下:
    2. 其中,k 是随机选择的一个不同食物源,j 是随机选择的一个维度,ϕij 是一个介于 [-1, 1] 之间的随机数。k 是随机选择的一个不同食物源,j 是随机选择的一个维度,ϕij 是一个介于 [-1, 1]
    3. 选择更新:如果 vi 的适应度优于 xi,则将 xi 替换为 vi;否则,保持 xi𝑥不变。

2.2 计算适应度值

  • 计算每个食物源的适应度值,用于观察蜂阶段的选择过程。

2.3 观察蜂阶段

  • 1、选择概率 Pi 通常与食物源的适应度值成正比,公式如下:

其中,fi 是第 i 个食物源的适应度值,N 是食物源的总数。

Pi 表示当前观察蜂选择第 i 个食物源(雇佣蜂位置)的概率

即 Pi = 第i个食物源适应度/ 所有食物源适应度之和。

 

  • 2、选择后的操作类似于雇佣蜂阶段,通过邻域搜索生成新解,并根据适应度值更新食物源。

2.4 侦查蜂阶段

  • 如果某个食物源在一定次数的尝试(限制次数)后仍未改进,则该食物源被认为是枯竭的。
  • 侦查蜂随机生成一个新的食物源来替代该枯竭的食物源。

2.5 收敛判断

  • 判断是否满足收敛条件,通常包括以下条件:
    • 达到预定的最大迭代次数。
    • 适应度值的变化在一定范围内趋于稳定。

3. 输出结果

  • 如果满足收敛条件,则输出最优解和相关的优化信息。
  • 否则,返回第2步继续迭代。

二、思维导图

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