人工蜂群算法的研究與應用.pdf

1、人工蜂群算法(ArtificialBeeColonyalgorithm,ABC)是2005年提出的一種新型群智能優(yōu)化算法,并廣泛應用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練、濾波器設計、認知無線電和盲信號分離等眾多領域,均取得了良好應用效果,使其成為目前最有前景的進化算法之一。然而,與其他進化算法的發(fā)展一樣,在研究初期,存在大量問題需要研究,例如提高算法在各種優(yōu)化問題上的求解性能、拓展算法的應用范圍等。
　　本課題為完善ABC算法的理論體系,針對算法存

2、在的問題,從理論和應用兩方面對其進行深入研究。在理論研究方面,針對各種典型優(yōu)化問題展開研究,一方面,改進ABC算法內(nèi)在運行機制,力圖提高算法在高維復雜單目標優(yōu)化、二目標優(yōu)化以及約束多目標優(yōu)化問題上的求解性能;另一方面,嘗試引入其他機制,使算法能夠處理多峰函數(shù)優(yōu)化和高維多目標優(yōu)化問題,并取得令人較為滿意的效果。在實際應用方面,將ABC算法應用到面向三維感知的無線多媒體傳感器網(wǎng)絡的全目標覆蓋問題中,取得了良好效果。具體如下:
　　第一

3、,針對ABC算法在求解復雜單目標函數(shù)優(yōu)化問題時仍存在易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等問題,對其內(nèi)在運行機制進行深入研究:為盡量避免算法陷入局部最優(yōu),為跟隨蜂設計新的概率選擇模型代替原有較為貪婪的較優(yōu)個體選擇方式,并設計反向?qū)W習變異策略代替?zhèn)刹旆湫袨?為在保證種群多樣性的同時盡量提高收斂速度,在跟隨蜂和引領蜂的搜索中加入方向性搜索信息,設計新的搜索策略,綜合以上改進提出一種改進人工蜂群算法。實驗仿真結(jié)果表明該改進算法性能優(yōu)于現(xiàn)有四種算法。

4、r>　　第二,針對ABC算法目前尚不能處理多峰優(yōu)化問題,通過大量實驗研究,結(jié)合小生境技術,嘗試提出一種小生境人工蜂群算法。一方面,為使算法盡可能多的搜索到多峰函數(shù)的極值解,做如下四方面工作:1、改進原有的小生境模型,增強算法對各個峰的辨識能力;2、建立新的引領蜂個體保留方式、利用排擠機制確定迭代種群,使算法不止收斂于單個最優(yōu)峰,增強算法集聚于各個峰的能力;3、改進跟隨蜂在選擇較優(yōu)蜜源時原有的較為貪婪的選擇方式,擴大種群多樣性;4、建立外

5、部種群記錄搜索過程中的已得極值解,避免搜索造成峰值點丟失的情況。另一方面,為盡量提高搜索精度,改進原有依靠個體適應度值判斷個體優(yōu)劣的評判標準,結(jié)合小生境技術在峰內(nèi)判斷個體優(yōu)劣,加強個體在峰內(nèi)的搜索。仿真結(jié)果表明該算法能較為準確地識別各個峰。
　　第三,針對現(xiàn)有基于ABC算法的二目標優(yōu)化算法的收斂性和分布性有待提高的問題,以NSGA-II作為二目標算法的主體框架、ABC執(zhí)行進化操作,提出二目標人工蜂群算法。主要改進措施包括:1、設計

6、新的精英種群確定方式,改善最優(yōu)解集的分布性;2、根據(jù)二目標的特點,設計新的搜索策略,加快算法收斂到最優(yōu)Pareto前沿的速度。標準測試函數(shù)上的實驗結(jié)果顯示,該算法能夠穩(wěn)定有效地找到Pareto最優(yōu)解集并同時保證良好分布性,其相關性能指標超過國內(nèi)外多個先進二目標進化算法。
　　第四,針對目前ABC算法尚無法解決高維多目標優(yōu)化問題的情況,嘗試提出一種以ABC執(zhí)行主體進化策略的高維多目標算法。首先,將高維多目標問題轉(zhuǎn)化成單目標問題,加大

7、收斂動力;其次,根據(jù)高維多目標問題的特點,改進跟隨蜂選擇較優(yōu)個體時較為貪婪的選擇方式,為偵察蜂設計新的搜索策略,加強對非支配解的探索能力;最后,提出新的分布性維護方法,避免解集覆蓋不完整、分布不均勻。實驗證實該算法收斂性和分布性效果良好,且解集覆蓋范圍廣。
　　第五,針對現(xiàn)有基于ABC算法的約束多目標算法性能較差的問題,采用建立外部種群分別存儲優(yōu)秀可行解和不可行解的方式處理約束條件,利用ABC算法執(zhí)行進化操作,并借助優(yōu)秀可行解和不

8、可行解的方向性引導信息增強算法對解的探索能力,建立新的搜索方式,提出基于ABC算法的約束多目標算法。在CTP類測試函數(shù)上的仿真結(jié)果顯示,相對于現(xiàn)有幾種約束多目標優(yōu)化算法,本課題提出的約束多目標算法能夠獲得更優(yōu)的分布性和收斂性效果。
　　第六,為解決面向三維感知的多媒體傳感器網(wǎng)絡的全目標覆蓋問題,提出基于人工蜂群算法的通用全目標覆蓋算法:一方面,改進現(xiàn)有的三維感知模型,并通過公式推導得到最優(yōu)仰俯角的計算公式,利用改進ABC算法進行求