基于共享因子的人工蜂群算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、作為一種新興的元啟發(fā)式優(yōu)化算法，人工蜂群算法（ABC）已經(jīng)受到了很多專家學(xué)者的關(guān)注。該算法是由土耳其學(xué)者Karaboga于2005年提出來的，其靈感來自于蜜蜂采蜜的過程。人工蜂群算法具有參數(shù)少、易實(shí)現(xiàn)、計(jì)算簡單、收斂速度快等的優(yōu)點(diǎn)，因而，已被廣泛應(yīng)用到諸多領(lǐng)域。但是，ABC算法在解決函數(shù)優(yōu)化問題時表現(xiàn)出來的性能不佳，在算法實(shí)現(xiàn)過程中容易陷入局部最優(yōu)，收斂速度較差。因此，本文就如何提高ABC算法的搜索性能及其在新安江水文模型上的應(yīng)用進(jìn)行了

2、研究，主要內(nèi)容有：
　　首先，對標(biāo)準(zhǔn)ABC算法的生物原理、數(shù)學(xué)模型、算法流程做了詳細(xì)的分析，并根據(jù)ABC算法的特點(diǎn)，從相關(guān)文獻(xiàn)中重點(diǎn)研究了一種改進(jìn)的ABC算法，即朱國普等人提出的全局最優(yōu)人工蜂群（GABC）算法。該算法針對標(biāo)準(zhǔn)ABC算法在搜索解時的隨機(jī)性、盲目性，在ABC算法基礎(chǔ)上增加了全局搜索部分，并將該算法與標(biāo)準(zhǔn)ABC算法在同一組測試函數(shù)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。測試結(jié)果表明，GABC算法比ABC算法的搜索精度更高，同時收斂速度更快。<

3、br>　　其次，經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)GABC算法并沒有使局部搜索能力和全局搜索能力達(dá)到一種平衡，搜索精度和算法收斂速度仍然有很大的提升空間，因此，本文針對算法的搜索方程做了改進(jìn)，提出了一種基于共享因子的全局最優(yōu)人工蜂群（SF-GABC）算法。改進(jìn)的方法是在搜索方程的局部搜索部分和全局搜索部分分別添加了兩個共享因子，使得蜜蜂在搜索蜜源的過程不是盲目搜索而是有目的地搜索。因此，增強(qiáng)了SF-ABC算法的尋優(yōu)能力。為證明改進(jìn)算法的有效性，在參數(shù)設(shè)置相同

4、的情況下，使ABC算法、GABC算法和SF-GABC算法分別對一組標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對比分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SF-GABC算法收斂速度更快，函數(shù)優(yōu)化精度更高。
　　最后，將改進(jìn)的算法應(yīng)用到新安江水文模型上，用于解決水文模型的參數(shù)估計(jì)問題。并與ABC算法、GABC算法參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ABC算法和GABC算法相比，SF-GABC算法獲得的水文模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果精度更高，并且算法收斂速度更