人工蜂群算法.ppt

1、人工蜂群算法 （Artificial Bee Colony，ABC）,蜂群算法簡介,人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種優(yōu)化方法，是集群智能思想的一個具體應用。 主要特點是不需要了解問題的特殊信息，只需要對問題進行優(yōu)劣的比較，通過各人工蜂個體的局部尋優(yōu)行為，最終在群體中使全局最優(yōu)值突現出來，有著較快的收斂速度。 為了解決多變量函數優(yōu)化問題，Karaboga在2005年提出了人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony algorithm）。,一 蜜蜂采蜜機理,蜜蜂是一種群居昆蟲，雖然單個昆蟲的行為極其簡單，但是由單個簡單的個體所組成的群體卻表現出極其復雜的行為。真實的蜜蜂

2、種群能夠在任何環(huán)境下，以極高的效率從食物源（花朵）中采集花蜜；同時，它們能適應環(huán)境的改變。,蜂群產生群體智慧的最小搜索模型包含基本的三個組成要素：食物源、被雇傭的蜜蜂（employed foragers）和未被雇傭的蜜蜂（unemployed foragers）；兩種最為基本的行為模型：為食物源招募（recruit）蜜蜂和放棄（abandon）某個食物源。,(1)食物源：食物源的價值由多方面的因素決定，如：它離蜂巢的遠近，包含花蜜的豐富程度和獲得花蜜的難易程度。使用單一的參數，食物源的“收益率”（profitability），來代表以上各個因素。,(2)被雇用的蜜蜂：也稱引領蜂（Leader）

3、，其與所采集的食物源一一對應。引領蜂儲存有某一個食物源的相關信息（相對于蜂巢的距離、方向、食物源的豐富程度等）并且將這些信息以一定的概率與其他蜜蜂分享。,(3)未被雇用的蜜蜂：其主要任務是尋找和開采食物源。有兩種未被雇用的蜜蜂：偵查蜂（Scouter）和跟隨蜂（Follower）。偵察蜂搜索蜂巢附近的新食物源；跟隨蜂等在蜂巢里面并通過與引領蜂分享相關信息找到食物源。一般情況下，偵察蜂的平均數目是蜂群的5%-20%。,在群體智慧的形成過程中，蜜蜂間交換信息是最為重要的一環(huán)。舞蹈區(qū)是蜂巢中最為重要的信息交換地。蜜蜂的舞蹈叫做搖擺舞。食物源的信息在舞蹈區(qū)通過搖擺舞的形式與其他蜜蜂共享，引領蜂通過搖擺

4、舞的持續(xù)時間等來表現食物源的收益率，故跟隨蜂可以觀察到大量的舞蹈并依據收益率來選擇到哪個食物源采蜜。收益率與食物源被選擇的可能性成正比。因而，蜜蜂被招募到某一個食物源的概率與食物源的收益率成正比。,初始時刻，蜜蜂以偵察蜂的身份搜索。其搜索可以由系統(tǒng)提供的先驗知識決定，也可以完全隨機。經過一輪偵查后，若蜜蜂找到食物源，蜜蜂利用它本身的存儲能力記錄位置信息并開始采蜜。此時，蜜蜂將成為“被雇用者”。蜜蜂在食物源采蜜后回到蜂巢卸下蜂蜜然后將有如下選擇： (1)放棄食物源而成為非雇傭蜂。 (2)跳搖擺舞為所對應的食物源招募更多的蜜蜂，然后回到食物源采蜜。 (3)繼續(xù)在同一個食物源采蜜而不進行招募。 對于

5、非雇傭蜂有如下選擇： (1)轉變成為偵察蜂并搜索蜂巢附近的食物源。其搜索可以由先驗知識決定，也可以完全隨機。 (2)在觀察完搖擺舞后被雇用成為跟隨蜂，開始搜索對應食物源鄰域并采蜜。,二 ABC算法原理,在基本ABC算法中，人工蜂群包含3種個體：雇傭蜂、觀察蜂和偵查蜂。 每個雇傭蜂對應一個確定的蜜源（解向量）并在迭代中對蜜源的鄰域進行搜索。 根據蜜源豐富程度（適應值的大小）采用輪盤賭的方式雇傭觀察峰采蜜（搜索新蜜源） 如果蜜源多次更新沒有改進，則放棄該蜜源，雇傭蜂轉為偵查蜂隨機搜索新蜜源。,1.蜜源初始化,初始化時，隨機生成SN個可行解（等于雇傭蜂的數量）并計算適應度函數值。隨機產生可行解的公式

6、如下： (1) 式中，xi(i=1, 2, . . . , SN)為D維向量，D為優(yōu)化參數的個數，j 1, 2, , D。,2. 新蜜源的更新搜索公式,蜜蜂記錄自己到目前為止的最優(yōu)值，并在當前蜜源鄰域內展開搜索，基本ABC在蜜源附近搜索新蜜源的公式為: (2) 式中，j 1, 2, , D ，k 1, 2, , SN ，k為隨機生成且ki，ik 為 - 1, 1之間的隨機數。,3. 觀察蜂選擇雇傭蜂的概率,（3） 式中，fit(xi)為第i個解的適應值對應蜜源的豐富程度。蜜源越豐富，被觀察蜂選擇的概率越大。,4. 偵察蜂的產生,為防止算法陷入局部最優(yōu)，當某蜜源迭代limit次沒有改進時，便放棄

7、該蜜源, 并且將該蜜源記錄在禁忌表中, 同時該蜜源對應的雇用蜂轉變?yōu)閭刹旆浒词?1)隨機產生一個新的位置代替原蜜源。,三 控制參數,蜜源的個數（與雇傭蜂或觀察蜂相等）SN 算法終止的最大進化數(maximum evaluation number)MEN limit。,基本ABC算法的流程為： 1: 根據式(1)初始化種群解xi，i =1,SN 2: 計算種群中各個蜜蜂的適應值 3: cycle = 1 4: repeat 5: 雇傭蜂根據(2)產生新的解vi 并計算適應值 6: 雇傭蜂根據貪心策略選擇蜜源 7: 根據(3)式計算選擇蜜源xi的概率Pi 8: 觀察蜂根據概率Pi選擇蜜源xi，根據(2)式在該蜜源附近產生新的蜜源vi ，并計算新蜜源vi的適應值 9: 觀察蜂根據貪心策略選擇蜜源 10: 決定是否存在需要放棄的蜜源，如果存在，根據(1)式隨機產生一個蜜源替代它 11: 記錄最優(yōu)解