人工蜂群算法详解 ppt课件
人工蜂群算法
⼈⼯蜂群算法算法背景⼈⼯蜂群算法 (Artificial Bee Colony, ABC) 是由 Karaboga 于 2005 年提出的⼀种新颖的基于集群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜⾏为。
它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进⾏优劣的⽐较，通过各⼈⼯蜂个体的局部寻优⾏为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
蜜蜂是⼀种群居昆⾍，虽然单个昆⾍的⾏为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的⾏为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极⾼的效率从⾷物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。
搜索流程算法的调⽤过程如下：初始化所有蜜源记录最优蜜源while:雇佣蜂对所有蜜源进⾏邻域搜索（避免饥饿效应）计算轮盘度，判断蜜源质量观察蜂对优质蜜源进⾏邻域搜索（加速算法收敛）记录最优蜜源侦查蜂放弃枯竭蜜源进⾏全局搜索（跳出局部最优）记录最优蜜源end其中雇佣蜂和观察蜂有着相似的逻辑，特别在对指定蜜源进⾏邻域搜索时，两者的逻辑是完全的⼀样的：1. 基于原有蜜源进⾏邻域突变2. 保证邻域突变的有效性3. 若为优质突变，则进⾏蜜源替换4. 若为劣质突变，则进⾏蜜源开采但是算法的设计者们却特意区分出两种不同的逻辑，其原因可以从实现代码中看出。
在进⾏领域搜索时，对指定蜜源的选择和限定是关键所在，它暗⽰了雇佣蜂和观察蜂的区别以及承担的不同⾓⾊。
⾸先对于雇佣蜂的⾓⾊，其指定蜜源的⽅式简单粗暴，对每⼀个蜜源进⾏遍历指定。
通过这种⽅式进⾏邻域搜索，是建⽴整个算法的基础核⼼。
⽽对于观察蜂⾓⾊，它是根据轮盘赌策略进⾏蜜源的指定，也就是说，蜜源越是优质，其被指定的、被进⾏领域搜索的概率就越⾼。
通过这种正向反馈的过程，加速了整个算法的收敛性，可以帮助我们在多个局部中快速找到最优解。
如此看来观察蜂似乎是雇佣蜂的进化版，观察蜂似乎可以完全替代雇佣蜂？其实不然。
观察蜂⾓⾊在进⾏快速收敛、对优质蜜源进⾏了较多照顾的同时，劣质的蜜源可能会被忽略，从⽽产⽣饥饿效应。
优化算法——人工蜂群算法(ABC)
优化算法——人工蜂群算法(ABC)一、人工蜂群算法的介绍手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的。
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。
人工蜂群算法属于群智能算法的一种。
二、人工蜂群算法的原理1、原理标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。
整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。
在标准的ABC算法中，采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息；观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源；侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源，它们在蜂房附近随机地寻找蜜源。
假设问题的解空间是维的，采蜜蜂与观察蜂的个数都是，采蜜蜂的个数或观察蜂的个数与蜜源的数量相等。
则标准的ABC算法将优化问题的求解过程看成是在维搜索空间中进行搜索。
每个蜜源的位置代表问题的一个可能解，蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。
一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。
与第个蜜源相对应的采蜜蜂依据如下公式寻找新的蜜源：其中，，，是区间上的随机数，。
标准的ABC算法将新生成的可能解与原来的解作比较，并采用贪婪选择策略保留较好的解。
每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源，概率公式为其中，是可能解的适应值。
对于被选择的蜜源，观察蜂根据上面概率公式搜寻新的可能解。
当所有的采蜜蜂和观察蜂都搜索完整个搜索空间时，如果一个蜜源的适应值在给定的步骤内(定义为控制参数“limit”) 没有被提高, 则丢弃该蜜源，而与该蜜源相对应的采蜜蜂变成侦查蜂，侦查蜂通过已下公式搜索新的可能解。
其中，是区间上的随机数，和是第维的下界和上界。
2、流程∙初始化；∙重复以下过程：o将采蜜蜂与蜜源一一对应，根据上面第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源；o记忆迄今为止最好的蜜源；判断终止条件是否成立；三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题对于函数其中。
数据挖掘中的人工蜂群算法原理解析
数据挖掘中的人工蜂群算法原理解析数据挖掘是一项重要的技术，它通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联，帮助人们做出更加准确的决策。
而在数据挖掘的过程中，人工蜂群算法被广泛应用，它是一种基于自然界蜜蜂群体行为的优化算法，能够有效地解决复杂的优化问题。
人工蜂群算法的原理源于蜜蜂群体的行为。
蜜蜂群体在寻找蜜源的过程中，会通过信息的交流和协作来寻找最佳的解决方案。
人工蜂群算法模拟了这种行为，通过构建虚拟的蜜蜂群体来解决优化问题。
在人工蜂群算法中，蜜蜂被分为三类：工蜂、侦查蜂和观察蜂。
工蜂负责在搜索空间中随机选择解，并通过局部搜索来优化解。
侦查蜂负责在搜索空间中随机选择解，并通过全局搜索来寻找更优的解。
观察蜂负责观察工蜂和侦查蜂的行为，并根据其表现来调整搜索策略。
人工蜂群算法的核心是信息交流和协作。
蜜蜂通过信息素来交流和共享有关解的信息。
信息素是一种虚拟的化学物质，蜜蜂会根据信息素浓度来选择解。
当一个蜜蜂发现一个更优的解时，它会释放更多的信息素，吸引其他蜜蜂前来观察和学习。
这种信息素的传播和积累，最终会导致整个蜜蜂群体向更优的解靠拢。
人工蜂群算法的优势在于其并行性和全局搜索能力。
蜜蜂群体中的每个个体都可以独立地搜索解空间，并通过信息交流来共同寻找最佳解。
这种并行性使得算法能够快速地收敛到最优解。
同时，蜜蜂群体中的侦查蜂能够进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
这种全局搜索能力使得算法具有较好的鲁棒性和适应性。
然而，人工蜂群算法也有一些局限性。
首先，算法对参数的选择较为敏感，不同的参数设置可能会导致不同的结果。
其次，算法的收敛速度和最终解的质量与问题的复杂度有关。
对于复杂的优化问题，算法可能需要较长的时间来找到最优解。
此外，算法的性能也受到问题维度的影响，对于高维问题，算法可能会受到维度灾难的困扰。
总的来说，人工蜂群算法是一种强大的优化算法，能够有效地解决复杂的优化问题。
它通过模拟蜜蜂群体的行为，实现了信息交流和协作，从而寻找最佳解决方案。
人工蜂群算法基本原理
人工蜂群算法基本原理
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，通过模拟蜜蜂在搜索过程中的策略和行为来寻找最优解。
ABC算法的基本原理如下：
1. 初始化蜜蜂群体：随机生成一定数量的“雇员蜜蜂”，它们代表搜索空间中的候选解。
2. 雇佣阶段：每个雇员蜜蜂在当前位置周围随机选择一个相邻位置进行搜索，并计算该位置的目标函数值。
如果新的位置比当前位置更优，则蜜蜂将更新自己的位置和目标函数值，否则保持不变。
3. 观察阶段：每个雇员蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“观察蜜蜂”，观察蜜蜂根据接收到的信息选择最优的解。
4. 搜索阶段：每个观察蜜蜂随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并在其周围进行搜索。
如果搜索得到的新位置比当前位置更优，则观察蜜蜂更新自己的位置和目标函数值；否则保持不变。
5. 跟随阶段：每个观察蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“跟随蜜蜂”，跟随蜜蜂选择最优的解作为当前最优解。
6. 蜜蜂进化阶段：随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并随机扰动其位置。
如果扰动后的新位置比原位置更优，则更新雇员蜜蜂的位置和目标函数值。
这一步骤可以增强算法的局部搜索能力。
7. 终止条件检查：检查是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或已经找到满意的解。
8. 返回最优解：返回当前找到的最优解作为算法的输出。
通过不断地重复以上步骤，ABC算法能够逐渐收敛到最优解附近的区域，并找到全局最优解。
其特点是简单、易于实现，并且对于大规模和复杂的优化问题有较好的适应性。
人工蜂群算法原理
人工蜂群算法原理人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC算法）是一种基于蜜蜂群体行为特点而产生的一种全局优化算法，由Dervis Karaboga于2005年首次提出。
该算法模拟了蜜蜂在搜索优秀食源时的行为，具有较强的全局搜索能力和快速收敛的特点，已广泛应用于各种优化问题的求解。
ABC算法的原理基于自然界中蜜蜂群体行为的特点，其核心思想主要包括三个方面：蜜蜂个体的行为模式、信息的传递方式和种群动态的调整机制。
下面将结合这三方面对ABC算法的原理进行详细说明。
1. 蜜蜂个体的行为模式在ABC算法中，蜜蜂的行为主要分为三类：工蜂、观察蜂和侦查蜂。
其中，工蜂主要负责搜索和开发蜜源，观察蜂则负责跟踪和评估不同工蜂发现的蜜源的质量，侦查蜂则负责在整个蜜蜂群体中搜索并发现新蜜源。
具体而言，ABC算法初始化时随机生成一定数量的工蜂群体，每个工蜂代表了一个解向量，即求解问题的一个可行解。
每个工蜂根据自身当前位置的解向量附近进行局部搜索，并且把搜索到的新解向量周围的解向量称为邻居。
在搜索过程中，每个工蜂会计算邻居解向量的适应度值，并将搜索到的更优质的解向量更新为自己的“蜜源”。
2. 信息的传递方式ABC算法中信息的传递主要是通过观察蜂完成的。
观察蜂会不断跟踪和评估工蜂发现的蜜源的质量，并将信息传递给其他工蜂和侦查蜂。
具体而言，在每次迭代中，每个观察蜂会从当前工蜂中随机选择一个进行“观察”，并比较其“蜜源”与其他工蜂的“蜜源”之间的优劣。
如果发现当前工蜂的蜜源更优秀，则该观察蜂就会将该工蜂的蜜源更新到自己的邻居解向量中。
此外，ABC算法还引入了“跟随”的概念，即当某个观察蜂发现一个更优质的解向量时，它会通过一定的概率将该解向量定位为自己的“蜜源”，并使所有的工蜂跟随其所对应的观察蜂进行搜索。
这样一来，整个蜜蜂群体就能够全局地搜索最优解。
3. 种群动态的调整机制ABC算法中种群动态的调整机制主要包括两种方式：工蜂群体的更新和侦查蜂的发现新蜜源。
人工蜂群算法(ABC)算法
谢谢
在2005年由Karaboga小组为解决多变量函数优化问题提出 的人工蜂群算法（artificial bee colony algorithm）。
1算法原理——蜜蜂采蜜机理
蜂群的智能模型中有三个基本的组成要素：蜜源、被雇佣的蜜蜂和未被雇佣的蜜 蜂。 蜜源：相当于优化问题的可行解。 被雇佣的蜜蜂：引领蜂，模型中引领蜂的数量通常是与蜜源对应的。引领蜂具有 记忆功能，将自己借搜索到的蜜源相关信息(距离蜂巢的远近、方向、花蜜的丰 富程度等)存储起来，并以一定的概率分享给其他的蜜蜂。 非雇佣蜂：有两种非雇佣蜂。 侦察蜂：在蜂巢周围搜索附近的蜜源；根据观察，蜂群中的侦察蜂数量大约占整 个蜂群数量的5％一20％。 跟随蜂：蜂巢附近等待引领蜂共享蜜源信息的蜜蜂，他们观察引领蜂的舞蹈，选 择自己认为满意的蜜蜂进行跟随。蜂群中的跟随蜂和引领蜂的数量相等。
人工蜂群算法（ABC算法）
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目 录
1 2 3
算法简介 算法原理 算法流程
4 与其他群智能优化算法的比较 4
未来的研究方向
1
算法简介
人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集 群智能思想的一个具体应用。 主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进 行优劣的比较，通过各个人工蜂个体的局部寻优行为，最终 在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
1
1.蜜源初始化
蜜源i（i=1,2, …,NP）的质量对应于解的适应度值 fiti，NP为 蜜源的数量。 设求解问题的维数为 D，在 t 次迭代时蜜源 i 的位置表示为 t t X it [ xit1 , x i 2 ,, xiD ] ，其中t 表示当前的迭代次数; xid ( Ld ,Ud ), Ld 和Ud 分别表示搜索空间的下限和上限， d=1,2, …,D。 蜜源i的初始位置按照（1）式在搜索空间随机产生。
人工蜂群算法
• 蜂群产生群体智慧的最小搜索模型包含基 本的三个组成要素：食物源、被雇佣的蜜 蜂（employed foragers）和未被雇佣的蜜 蜂（unemployed foragers）；两种最为基 本的行为模型：为食物源招募（recruit）蜜 蜂和放弃（abandon）某个食物源。
三 控制参数
• 蜜源的个数（与雇佣蜂或观察蜂相 等）SN • 算法终止的最大进化数(maximum evaluation number)MEN • limit。
基本ABC算法的流程为： • 1: 根据式(1)初始化种群解xi，i =1,…,SN • 2: 计算种群中各个蜜蜂的适应值 • 3: cycle = 1 • 4: repeat • 5: 雇佣蜂根据(2)产生新的解vi 并计算适应值 • 6: 雇佣蜂根据贪心策略选择蜜源 • 7: 根据(3)式计算选择蜜源xi的概率Pi • 8: 观察蜂根据概率Pi选择蜜源xi，根据(2)式在该蜜源附近 产生新的蜜源vi ，并计算新蜜源vi的适应值 • 9: 观察蜂根据贪心策略选择蜜源 • 10: 决定是否存在需要放弃的蜜源，如果存在，根据(1)式 随机产生一个蜜源替代它 • 11: 记录最优解 • 12: cycle = cycle + 1 • 13: until cycle = MCN
2. 新蜜源的更新搜索公式
• 蜜蜂记录自己到目前为止的最优值，并在 当前蜜源邻域内展开搜索，基本ABC在蜜 源附近搜索新蜜源的公式为: vij xij ij ( xij xkj ) (2) 式中，j∈{ 1, 2, … , D }，k∈{ 1, 2, …, SN }， k为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随 机数。
人工蜂群算法简介与程序分析
⼈⼯蜂群算法简介与程序分析⽬前⼈⼯蜂群算法主要分为基于婚配⾏为与基于⾤蜜⾏为两⼤类，本⽂研究的是基于⾤蜜⾏为的⼈⼯蜂群算法。
蜜蜂采蜜⾃然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极⾼的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。
蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、⾮雇佣蜂三部分组成，其中⼀个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的⼤⼩、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜源信息以⼀定概率形式告诉同伴；⾮雇佣蜂的职责是寻找待开采的蜜源，分为跟随蜂和侦查蜂两类，跟随峰是在蜂巢等待⽽侦查蜂是探测蜂巢周围的新蜜源。
蜜蜂采蜜时，蜂巢中的⼀部分蜜蜂作为侦查蜂，不断并随机地在蜂巢附近寻找蜜源，如果发现了花蜜量超过某个阈值的蜜源，则此侦査蜂变为雇佣蜂开始⾤蜜，采蜜完成后飞回蜂巢跳摇摆舞告知跟随峰。
摇摆舞是蜜蜂之间交流信息的⼀种基本形式，它传达了有关蜂巢周围蜜源的重要信息如蜜源⽅向及离巢距离等，跟随峰利⽤这些信息准确评价蜂巢周围的蜜源质量。
当雇佣蜂跳完摇摆舞之后，就与蜂巢中的⼀些跟随蜂⼀起返回原蜜源采蜜，跟随蜂数量取决于蜜源质量。
以这种⽅式，蜂群能快速且有效地找到花蜜量最⾼的蜜源。
蜜蜂采蜜的群体智能就是通过不同⾓⾊之间的交流转换及协作来实现的。
具体采蜜过程如图所⽰。
在最初阶段，蜜蜂是以侦查蜂的形式出现，且对蜂巢周闱的蜜源没有任何了解，由于蜜蜂内在动机和外在的条件不同侦查蜂有两种选择：①成为雇佣蜂，开始在蜂巢周围随机搜索蜜源，如图中路线②成为跟随峰，在观察完摇摆舞后开始搜索蜜源，如图中路线。
假设发现两个蜜源和，在发现蜜源后，该侦查蜂变成⼀只雇佣蜂，雇佣蜂利⽤其⾃⾝属性记住蜜源的位置，并⽴刻投⼊到采蜜中。
采蜜完成后蜜蜂带着满载花蜜返回蜂巢，将花蜜卸载到卸蜜房，卸载完成后雇佣蜂有三种可能的⾏为①放弃⾃⼰发现的花蜜量不⾼的蜜源，变成⼀个不受约束的⾮雇佣蜂，如图中的路线；②在招募区跳摇摆舞，招募⼀些待在蜂巢中跟随峰，带领其再次返回所发现的蜜源如图中的路线；③不招募其他蜜蜂，继续回到原来的蜜源采蜜如图中的路线。
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• 在基本ABC算法中，人工蜂群包含3种个体：雇佣蜂、观察 蜂和侦查蜂。
• 每个雇佣蜂对应一个确定的食物源（解向量）并在迭代中 对蜜源的邻域进行搜索。
• 根据蜜源丰富程度（适应值的大小）采用轮盘赌的方式雇 佣观察蜂采蜜（搜索新蜜源）
• 如果蜜源多次更新没有改进，则放弃该蜜源，雇佣蜂转为 侦查蜂随机搜索新蜜源。
2. 新蜜源的更新搜索公式
• 蜜蜂记录自己到目前为止的最优值，并在当前蜜源邻域内
展开搜索，基本ABC在蜜源附近搜索新蜜源的公式为:
vij xij ij(xij xkj)
（2）
式中，j∈{ 1, 2, … , D }，k∈{ 1, 2, …, SN }，k
为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随机数。
•
1.蜜源初始化
• 初始化时，随机生成SN个可行解（等于雇佣蜂的数量）并
计算适应度函数值。随机产生可行解的公式如下： x i j x m i n ,j r a n d ( 0 ,1 ) ( x m a x ,j x m i n ,j) (1)
式中，xi(i=1, 2, . . . , SN)为D维向量，D为优化参数 的个数，j ∈{1, 2, … , D}。
• 为了解决多变量函数优化问题，Karaboga在2005年提出了 人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony
algorithm）。
一 、蜜蜂采蜜机理
• 蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但 是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行 为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从 食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改 变。
（profitability），来代表以上各个因素。
• (2)被雇用的蜜蜂：也称引领蜂（Leader），其与所采集 的食物源一一对应。引领蜂储存有某一个食物源的相关信 息（相对于蜂巢的距离、方向、食物源的丰富程度等）并 且将这些信息以一定的概率与其他蜜蜂分享。
一 、蜜蜂采蜜机理
• (3)未被雇用的蜜蜂：其主要任务是寻找和开采食物源。 有两种未被雇用的蜜蜂：侦查蜂（Scouter）和跟随蜂 （Follower）。侦察蜂搜索蜂巢附近的新食物源；跟随蜂 等在蜂巢里面并通过与引领蜂分享相关信息找到食物源。 一般情况下，侦察蜂的平均数目是蜂群的5%-20%。
四、基本ABC算法的流程
• 1: 根据式(1)初始化种群解xi，i =1,…,SN
• 2: 计算种群中各个蜜蜂的适应值 • 3: cycle = 1 • 4: repeat
• 5: 雇佣蜂根据(2)产生新的解vi 并计算适应值
• 6: 雇佣蜂根据贪心策略选择蜜源
• 7: 根据(3)式计算选择蜜源xi的概率Pi • 8: 观察蜂根据概率Pi选择蜜源xi，根据(2)式在该蜜源附
一 、蜜蜂采蜜机理
• 蜂群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组成要 素：食物源、被雇佣的蜜蜂（employed foragers）和未 被雇佣的蜜蜂（unemployed foragers）；两种最为基本 的行为模型：为食物源招募（recruit）蜜蜂和放弃 （abandon）某个食物源。
• (1)食物源：食物源的价值由多方面的因素决定，如：它 离蜂巢的远近，包含花蜜的丰富程度和获得花蜜的难易程 度。使用单一的参数，食物源的“收益率”
人工蜂群算法 （Artificial Bee Colony，ABC）
• 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集 群智能思想的一个具体应用。
• 主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进 行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终 在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
二、蜜蜂采蜜过程
• 初始时刻，蜜蜂以侦察蜂的身份搜索。其搜索可以由系统 提供的先验知识决定，也可以完全随机。经过一轮侦查后，
若蜜蜂找到食物源，蜜蜂利用它本身的存储能力记录位置 信息并开始采蜜。此时，蜜蜂将成为“被雇用者”。蜜蜂 在食物源采蜜后回到蜂巢卸下蜂蜜然后将有如下选择：
•
(1)放弃食物源而成为非雇佣蜂。
3. 观察蜂选择雇佣蜂的概率
Pi
fit(xi )
SN
fit(xn )
n 1
式中，fit(xi)为第i个解的适应值对应蜜源的丰富
程度。蜜源越丰富，被观察蜂选择的概率越大。
4. 侦察蜂的产生
为防止算法陷入局部最优，当某蜜源迭代limit次没
有改进时，便放弃该蜜源, 并且将该蜜源记录在禁忌 表中,同时该蜜源对应的雇用蜂转变为侦察蜂按式(1) 随机产生一个新的位置代替原蜜源。
• （4）舞蹈区：在群体智慧的形成过程中，蜜蜂间交换信 息是最为重要的一环。舞蹈区是蜂巢中最为重要的信息交 换地。蜜蜂的舞蹈叫做摇摆舞。食物源的信息在舞蹈区通 过摇摆舞的形式与其他蜜蜂共享，引领蜂通过摇摆舞的持 续时间等来表现食物源的收益率，故跟随蜂可以观察到大 量的舞蹈并依据收益率来选择到哪个食物源采蜜。收益率 与食物源被选择的可能性成正比。因而，蜜蜂被招募到某 一个食物源的概率与食物源的收益率成正比。
近产生新的蜜源vi ，并计算新蜜源vi的适应值
• 9: 观察蜂根据贪心策略选择蜜源 • 10: 决定是否存在需要放弃的蜜源，如果存在，根据(1)
式随机产生一个蜜源替代它
• 11: 记录最优解 • 12: cycle = cycle + 1
• 13: until cycle = MCN
五、人工蜂群算法解TSP的实现
•
(2)跳摇摆舞为所对应的食物源招募更多的蜜蜂，然
后回到食物源采蜜。
•
(3)继续在同一个食物源采蜜而不进行招募。
•
对于非雇佣蜂有如下选择：
•
(1)转变成为侦察蜂并搜索蜂巢附近的食物源。其搜
索可以由先验知识决定，也可以完全随机。
•
(2)在观察完摇摆舞后被雇用成为跟随蜂，开始搜索
对应食物源邻域并采蜜。
三、ABC算法原理