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关于蜂群算法.

更新时间：2019-11-10 13:39:44 大小：666K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：蜂群算法 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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文档为关于蜂群算法总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，

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关于蜂群算法  
人工蜂群算法，俗称为 ABC 算法。其实用的并不算多，而且本身这个算法的感觉就像是 AFSA  
人工鱼群算法与 ACA 也就是蚁群算法的混合。  
0 引言  
人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的特定智能行为的最优化算法。比较了人工蜂群算法、差分进  
化算法（differential evolution）、粒子群算法（PSO）和进化算法（EA）来解决多维数值问题。  
ABC 算法的模拟结果比上述几个算法更好，并且能够高效地用于解决多维工程问题。  
不过这个算法也挺吃具体用来训练的数据集的，不能绝对保证一定会比上述的算法效果好  
1 扼要介绍  
进化算法是工人的最优化算法，能够找到数值问题的近似解路径。进行算法的优化越来越成  
为常规操作，可能是从算法的根本上进行创新，这个往往难度较大，大部分人都是使用第三  
方算法对于原本的算法或者是其中的一部分进行某些优化，这其实就算是一个进步了。当然  
了，如果对于某个算法进行某些方面的升级，可能这个算法也就不能算法原版的算法了，就  
好像是 fate stay night 与魔法使之夜的关系，根基相似，作者为同一个人，但是实现的人员  
就不同，更不必说流程不同，因此这两个根本就不能算一个东西，最多算是同根生。  
但是并不能在合理计算时间内找到最佳解路径。一种最近新发表的进化算法就是差分进化算  
法。差分进化算法已经计划用来克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足。遗传算法和差分  
进化算法最大的不同就是他们实施的算子选择 selection operation 不同。  
遗传算法中，一个解被选择的机会主要依赖于解的适应度函数。这其实也是这类算法的一个  
顽疾，那就是这个适应度函数到底应该怎么确定，按照王小川老师在他的书中的说法，那些  
如果最终的需求是进行函数的取值的最终的拟定的，倒可以在较多的场合之下把适应度函数  
设定为待拟定的函数的取值的倒数，不过如果是具有实际函数的相关问题，那就没有固定说  
法了，大部分拟定为某个样本的数值与 cluster 中的总 mean 的差的平方求和的倒数，不过也  
有不能满足要求的时候。  
在差分进化算法中，所有的解都有相同的机会被选为下一代，也就是它的概率和适应度无关。  
在使用自适应变异和交叉变异之后，新的解和他们的父代一起竞争为下一代的算子。换句话  
说，一个贪心的计划被应用于选择他们的下一代上。有自适应能力的变异操作、交叉和贪心  
的使用，这种情况下排除极小概率之下的突然变异的恶性影响，大部分时候差分进化算法具  
有更好的收敛速度。除了他的简便和灵活性，差分进化算法也并不像二分遗传算法那样，面  
临任何 Hamming Cliff 问题。因此差分进化算法受到了广泛的关注，并且已经被应用于解决  
实际问题中。  
近年来，群体智能已经成为了很多相关领域科研人员的研究方向。群体智能被定义为：“被  
社会性的昆虫群体或者是其他社会性动物的聚集性行为所启发的，尝试去设计算法或分布式  
的问题解决策略”——Bonabeau。感觉这个年代仿生学已经无孔不入了。  
Bonabeau 关注了他们在只在社会性昆虫的上观点，例如白蚁、蜜蜂、黄蜂和一切其他的蚁  

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