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, ABC）是一种模仿蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，通过三种蜜蜂角色（引领蜂、跟随蜂、侦察蜂）的协作实现全局优化。

引领蜂阶段： 每只引领蜂对应一个候选解，并在当前解附近随机搜索新解。通过比较新旧解的适应度，保留更优解，类似于局部开发过程。若解未改进，则记录“失败次数”。

跟随蜂阶段： 跟随蜂根据引领蜂的解的质量（适应度）按概率选择解，并进行局部扰动搜索。这一机制利用轮盘赌选择，使优质解获得更多优化机会，平衡探索与开发。

侦察蜂阶段： 若某解长时间未改进（失败次数超阈值），对应的引领蜂转为侦察蜂，放弃当前解并随机生成新解，从而跳出局部最优，增强全局探索能力。

ABC算法通过角色分工和动态转换，有效协调局部搜索与全局探索，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。