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）是一种基于蜜蜂群体觅食行为的优化算法，由Karaboga于2005年提出。该算法通过模拟蜜蜂的协作觅食机制来求解复杂优化问题，属于群体智能和启发式搜索算法家族中的一员。

ABC算法主要包含三类蜜蜂角色：引领蜂、跟随蜂和侦察蜂。它们各司其职，共同协作以在解空间中寻找最优解。

引领蜂（Employed Bees） 引领蜂负责在已知的食物源（即候选解）附近进行局部搜索。每个引领蜂对应一个食物源，并根据当前解的位置生成新的候选解。如果新解优于原解，则替换之；否则保留原解。

跟随蜂（Onlooker Bees） 跟随蜂会根据引领蜂提供的解的质量（适应度值）选择是否跟随某个食物源进行进一步探索。解的质量越高，被选中的概率越大。这种机制类似于轮盘赌选择，确保优质解能得到更多关注和优化机会。

侦察蜂（Scout Bees） 如果某个解经过多次迭代仍未改善，引领蜂会放弃它，并转变为侦察蜂。侦察蜂随机生成新解，以避免算法陷入局部最优。这种机制增强了全局搜索能力，防止早熟收敛。

ABC算法在优化问题中表现优异，尤其适用于连续优化问题。它的优势在于结构简单、参数少，且具备良好的全局搜索能力。在工程优化、机器学习参数调整和经济学建模等领域均有广泛应用。