人工蜂群算法ABC

资 源 简 介

人工蜂群算法ABC

详 情 说 明

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，其核心思想是通过引领蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来寻找最优解。

算法流程 初始化阶段：随机生成初始食物源(解)，每个食物源代表一个可能的解，计算其适应度值。 引领蜂阶段：引领蜂在附近搜索新的食物源，根据适应度值判断是否优于原解。若更好，则更新食物源位置。 跟随蜂阶段：跟随蜂根据引领蜂提供的食物源信息，以概率选择高质量的蜜源进行局部搜索，进一步提升解的质量。 侦察蜂阶段：若某个食物源经过多次迭代未改进，则放弃该解，侦察蜂随机搜索新的食物源，避免算法陷入局部最优。 终止条件：当达到最大迭代次数或满足收敛条件时，输出当前最优解。

算法特点 通过三种蜜蜂的分工协作，平衡全局搜索与局部开发能力。 侦察蜂机制能有效避免早熟收敛，增强算法鲁棒性。 适用于连续空间优化问题，如函数优化、神经网络训练等场景。

ABC算法因其简单高效，在工程优化、机器学习等领域有广泛应用。