人工蜂群算法

资 源 简 介

人工蜂群算法

详 情 说 明

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，由Karaboga于2005年提出。该算法通过模拟蜜蜂群体的分工协作机制来解决复杂的优化问题，具有结构简单、参数少、易于实现等特点。

算法核心思想是将蜜蜂群体分为三类角色： 雇佣蜂（Employed Bees）：负责在已知蜜源附近进行局部搜索 观察蜂（Onlooker Bees）：根据蜜源质量选择跟随的雇佣蜂 侦察蜂（Scout Bees）：当蜜源枯竭时进行随机全局搜索

典型实现步骤包括： 初始化阶段：随机生成若干蜜源位置（候选解） 雇佣蜂阶段：在当前解附近进行邻域搜索 观察蜂阶段：基于适应度概率选择优质解进行开发 侦察蜂阶段：放弃劣质解，随机生成新解 重复迭代直至满足终止条件

该算法在函数优化、神经网络训练、工程设计等领域有广泛应用。其优势在于： 良好的全局搜索能力 不易陷入局部最优 参数设置简单（仅需群体规模和最大迭代次数）

实际应用时需要注意： 蜜源数量的设置会影响搜索效率 邻域搜索范围的设定需要平衡探索与开发 终止条件的设计对最终结果有重要影响