基於單純形的改進精英人工蜂群算法

2021-01-14 鄭州大學學報工學版

金葉2，孫越泓*1，2，王加翠2,王丹2

1.江蘇省大規模複雜系統數值模擬重點實驗室

2.南京師範大學  數學科學學院

摘 要

本文針對人工蜂群算法收斂速度慢, 求解精度不高, 易陷入局部最優等問題,基於受粒子群啟發的多精英人工蜂群優化算法, 引入了蜂群中的精英個體和全局最優個體增強開發全局最優解的能力。文章中，在僱傭蜂階段藉助精英個體引導蜜源搜索，並利用蜂群中蜜源的質量排序重新構造蜜源的選擇概率公式；在跟隨蜂階段，選擇種群最優蜜源引領蜂群，加強算法對全局最好解的局部開採能力，同時將隨機選擇鄰居蜜源變為最優定向選擇。最後利用單純形算法對精英解集進行再次更新，進一步平衡蜂群的全局搜索和局部尋優能力。數值實驗表明改進的新算法的尋優精度和收斂速度均有明顯提高。

            

圖1. 2維空間中蜜源搜索鄰居的選取說明

本文提出了一種基於單純形的改進精英人工蜂群算法，算法利用單純形算法加強對解的局部尋優，並提出了新的鄰域搜索方法和跟隨概率的計算公式。數值實驗結果表明新算法與ABC，NMABC，PS-MEABC算法相比，求解精度和收斂速度均有顯著提高，尋優性能也更加穩定。

圖2  Sphere函數收斂情況

圖3  Griewangk函數收斂情況


作者簡介


孫越泓，女，1972年5月生。工學博士，南京師範大學數學科學學院副教授、碩士生導師，江蘇省大規模複雜系統數值模擬重點實驗室成員。研究方向主要為智能優化、藥品不良反應及其信號檢測、醫學圖像聚類分析等。研究工作獲得教育部人文社會科學研究規劃基金、國家社會科學青年基金和國家自然科學基金等項目的資助，在國內外學術期刊和學術會議發表學術論文20餘篇。

金葉，女，1993年6月生。南京師範大學數學科學學院碩士在讀。研究方向主要為智能優化。在國內外學術期刊和學術會議發表學術論文3篇。

E-mail:160902016@stu.njnu.edu.cn

 引用本文

金葉，孫越泓，王加翠等. 基於單純形的改進精英人工蜂群算法[J].鄭州大學學報(工學版)，2018,39(06):36-42. 

Jin Y, Sun Y H, Wang J C, et al. An improved multi-elitist artificial bee colonyalgorithm based on Nelder-Mead simplex method[J]. Journal of ZhengzhouUniersity (Engineering Scien-ce),2018,39(06):36-42. 

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