人工蜂群算法ABC全局优化仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现了一套完整的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）优化框架。该程序通过模拟自然界蜜蜂寻觅优质蜜源的集体协作行为，提供了一种高效的启发式全局优化解决方案。系统内部逻辑严格遵循ABC算法的三大核心阶段：首先是引领蜂阶段，每只引领蜂在其对应的蜜源附近进行邻域搜索并计算食物源的收益度（适应度值）；其次是跟随蜂阶段，跟随蜂根据引领蜂分享的信息，利用轮盘赌选择概率挑选较优的蜜源进行更深入的局部探索，增加优质区域的搜索强度；最后是侦察蜂阶段，当某个蜜源在设定的

详 情 说 明

人工蜂群算法 (ABC) 全局优化仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于 MATLAB 开发的高性能全局优化工具，核心算法采用了模拟蜜蜂采蜜行为的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）。该系统旨在解决复杂环境下的大规模连续函数优化任务，通过模拟引领蜂、跟随蜂与侦察蜂三种角色之间的协作与信息共享，实现在高维空间内的高效率寻优。系统默认集成了经典的 Rastrigin 非线性函数对算法性能进行基准测试，能够有效展示算法在处理具有大量局部极小值的多模态问题时的鲁棒性。

功能特性

1. 三阶段完整搜索逻辑：精确实现了算法的三个核心环节——引领蜂邻域搜索、跟随蜂概率开采以及侦察蜂重置机制。
2. 贪婪选择与记忆机制：系统在每一代更新中通过贪婪策略保留更优的蜜源位置，并实时记录全局最优参数和收敛曲线。
3. 自适应跳出局部最优：通过设置蜜源放弃阈值（Limit），当特定蜜源长时间无改进时，侦察蜂会自动通过随机再初始化过程引导算法进入新搜索区域。
4. 动态可视化监控：程序运行过程中实时打印迭代进度，并在结束后生成收敛曲线图，支持对数坐标展示，便于直观观察算法的寻优精度和速度。

使用方法

1. 设置目标函数：在脚本开头定位到目标函数定义部分，用户可以修改匿名函数（ObjFun）以适配自定义的优化问题。
2. 配置算法参数：根据问题的复杂度，通过修改决策变量维度（D）、变量上下界（LB/UB）、蜂群规模（NP）以及最大迭代次数（MaxCycle）等参数来优化执行策略。
3. 执行仿真：在 MATLAB 环境中运行程序，控制台会每隔 100 代输出一次当前的最佳目标函数值。
4. 结果分析：程序运行结束后，控制台将显示全局最优参数配置及其对应的适应度值。同时，会自动弹出一个可视化窗口，展示算法从初始状态到最终收敛的过程。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 支持基础的绘图库（用于显示收敛曲线）。

程序实现逻辑分析

该系统的内部执行逻辑分为五个主要模块，严格对应人工蜂群算法的标准数学模型：

1. 初始化与参数预设 程序首先定义了搜索空间的维度（默认为 30 维）和边界。蜂群总数的一半设定为引领蜂（FoodNumber），对应着潜在的最优解空间。蜜源在指定的边界范围内通过均匀随机分布生成，并预分配存储空间用于记录每个蜜源的适应度、目标函数值及未改进次数（Trial）。

2. 适应度映射机制 为了将原始目标函数的最小化问题转化为启发式搜索中的最大化选择问题，系统内置了适应度映射逻辑。对于非负的目标值，适应度计算为 1 / (1 + Obj)；对于负值，则计算为 1 + abs(Obj)。这种方法确保了目标函数值越小的蜜源，其适应度评估结果越高。

3. 引领蜂局部搜索 (Employed Bee Stage) 在每一代循环中，每只引领蜂负责其对应的蜜源。系统会随机选择一个维度（j）和一个邻居蜜源（k），通过线性插值扰动计算出一个新位置。程序对新位置进行边界溢出处理（Clamping），随后执行贪婪选择：若新位置适应度更高，则替换旧蜜源并重置 Trial 计数器；否则，Trial 计数器加 1。

4. 跟随蜂概率分配 (Onlooker Bee Stage) 根据轮盘赌原则，计算出每个蜜源被选中的概率。适应度越高（即目标函数值越小）的蜜源，越容易被跟随蜂选中。跟随蜂进入后，采用与引领蜂相同的邻域搜索公式进项深挖，进一步强化了对优质区域的搜索密度，这一阶段体现了算法的局部开采能力。

5. 侦察蜂全局更新 (Scout Bee Stage) 每轮迭代末尾，系统会检查 Trial 向量中记录的未改进次数。一旦某个蜜源的计数超过预设阈值（Limit），侦察蜂会舍弃该旧蜜源。通过在全局搜索空间内重新生成一组随机解，迫使系统在新的位置重新开始探索，从而有效地突破局部最优陷阱。

核心细节说明

• 搜索步长：在生成新解时，程序采用 (rand * 2 - 1) 的随机步长因子，确保了搜索方向具有随机性且范围在邻域内双向覆盖。
• 收敛记录：系统在每次迭代后均提取当前 NP 个蜜源中目标函数值的最小值，存入 ConvergenceCurve 数组，确保护线记录的是全局最优轨迹而非单蜂个体轨迹。
• 维度处理：算法每次仅对单一维度进行扰动，这种策略有助于保持搜索的稳定性，防止在高维空间中步长偏移过大导致优化过程发散。