不同选择策略的人工蜂群算法分析  

Analysis of Selection Strategy in Artificial Bee Colony Algorithm

作　　者：暴励[1] 

机构地区：[1]山西传媒学院制作系,山西太原030013

出　　处：《工业控制计算机》2013年第8期57-59,62,共4页Industrial Control Computer

摘　　要：人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群智能行为的新型随机优化算法。在该算法中,跟随蜂选择食物源时采用的是按比例的适应度选择策略,使用这种选择方法在算法后期易产生有效个体的缺失,使搜索过程陷入停滞,导致种群的多样性下降。为了改善种群的多样性,提高算法的全局收敛性和搜索效率。该文采用适应度排序、分类选择和锦标赛等三种不同的选择策略对人工蜂群算法进行了改进与分析,仿真实验表明,改进的算法具有更强的寻优能力,在收敛速度和精度上都有显著提高。Artificial bee colony（ABC） algorithm is a new global stochastic optimization algorithm based on the particular intelligent behavior of honeybee swarms.When onlooker bees exploit in ABC algorithm,they choose food source depending on the strategy of proportional selection that can result in the premature of the evolutionary process.In this paper,in order to improve the population diversity and avoid the premature,several selection strategies,such as disruptive selection strategy,tournament selection strategy and rank selection strategy,are analyzed and compared through simulation.

关 键 词：群智能 人工蜂群算法 选择策略 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]