人工蜂群算法应用
人工蜂群算法理论与应用研究开题报告
人工蜂群算法理论与应用研究开题报告一、题目：人工蜂群算法理论与应用研究二、选题的背景及意义人工蜂群算法是基于蜜蜂采蜜行为研发出来的一种群体智能优化算法。
蜜蜂采蜜时，通过不断搜索和交流，最终找到花园的最佳路径。
这种搜索路径的方法被称为蜜蜂搜索策略，用于对应用问题中的参数优化问题。
随着大数据、云计算等新技术的不断发展，人工蜂群算法在机器学习、数据挖掘、优化问题等领域中得到了广泛的应用。
在实际应用中，通过人工蜂群算法求解目标函数可以取得很好的优化效果。
比如在无线传感器网络中，通过人工蜂群算法平衡传感器节点的能量，可以有效延长网络寿命。
在机器学习领域，人工蜂群算法可以通过最小化误差的方法来寻找最佳的模型参数。
在优化问题中，人工蜂群算法也能够求出最优解。
本文旨在深入研究人工蜂群算法的理论基础与应用，探索其优化效果及应用前景。
三、研究内容及方向1. 人工蜂群算法基础理论研究对人工蜂群算法的基础理论进行深入研究，包括算法原理、算法流程、参数设置等方面的内容。
2. 人工蜂群算法应用实例研究选取具有代表性的实际问题，探究人工蜂群算法在不同领域的应用情况及效果。
3. 人工蜂群算法改进研究针对人工蜂群算法中存在的问题进行改进研究。
通过算法的改进，提高算法的优化效果。
四、研究方法与技术路线1. 人工蜂群算法基础理论研究①查阅相关文献，深入了解人工蜂群算法的理论基础和原理。
②调查已有相关算法在实际问题中的应用情况。
③总结算法的特点、流程以及局限性等。
2. 人工蜂群算法应用实例研究①选取代表性的应用领域，收集实际问题及其解法。
②将问题抽象成适合人工蜂群算法求解的形式，并进行算法求解。
③分析求解结果，总结算法的优缺点及应用前景。
3. 人工蜂群算法改进研究①分析目前算法的局限性和问题。
②针对局限性和问题进行改进，提出改进算法。
③验证改进算法的有效性和稳定性。
五、预期成果1. 对人工蜂群算法的基础理论及应用进行深入研究。
2. 在一定领域内验证人工蜂群算法的优化效果，并比较其与其他算法的优缺点。
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人工智能与优化算法的交叉应用越来越广泛。
其中，人工蜂群算法作为一种新型的智能优化算法，已经在多个领域取得了显著的成果。
特别是在语音识别领域，人工蜂群算法的应用显得尤为重要。
本文将详细介绍人工蜂群算法的原理及特性，并探讨其如何有效应用于语音识别系统中。
二、人工蜂群算法的原理及特性人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种基于自然界中蜜蜂采蜜行为的仿生优化算法。
它通过模拟蜜蜂的觅食行为，寻找最优解。
人工蜂群算法具有以下特性：1. 仿生性：人工蜂群算法借鉴了蜜蜂的觅食行为，具有较强的仿生性。
2. 并行性：该算法通过模拟多只蜜蜂的行为，使得搜索过程具有并行性。
3. 自适应性：人工蜂群算法可以根据搜索过程中的反馈信息，自适应地调整搜索策略。
4. 鲁棒性强：该算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
三、人工蜂群算法在语音识别中的应用随着语音识别技术的不断发展，如何提高语音识别的准确性和效率成为了研究的重点。
人工蜂群算法作为一种高效的优化算法，在语音识别中发挥了重要作用。
1. 特征提取：在语音识别中，特征提取是关键的一步。
人工蜂群算法可以通过优化特征参数，提高特征提取的准确性。
例如，通过优化梅尔频率倒谱系数（MFCC）等参数，提高语音信号的表示能力。
2. 模型训练：在语音识别系统中，模型训练是一个复杂的过程。
人工蜂群算法可以用于优化模型参数，提高模型的泛化能力。
例如，通过优化支持向量机（SVM）等分类器的参数，提高语音识别的准确率。
3. 声学模型优化：声学模型是语音识别系统的重要组成部分。
人工蜂群算法可以用于优化声学模型的参数，提高模型的性能。
例如，通过优化隐马尔可夫模型（HMM）的参数，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
4. 集成学习：在语音识别中，集成学习是一种常用的方法。
人工蜂群算法可以用于优化集成学习的权重和基分类器的选择，提高集成学习的性能。
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一摘要本文主要研究了人工蜂群算法的原理和特性，以及该算法在语音识别领域的应用。
通过对人工蜂群算法的详细分析，探讨其如何与语音识别技术相结合，实现优化与提高。
同时，通过实验验证了人工蜂群算法在语音识别中的实际效果和优势。
一、引言随着人工智能的飞速发展，语音识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
为了满足日益增长的语音识别需求，众多算法应运而生，其中人工蜂群算法因其独特性和有效性逐渐受到了研究者的关注。
本文将深入探讨人工蜂群算法的原理及其在语音识别中的应用。
二、人工蜂群算法概述人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂觅食行为的优化算法。
它通过模拟蜜蜂的寻蜜行为，包括侦察、采集和回巢等过程，来寻找问题的最优解。
该算法具有并行性、鲁棒性和全局搜索能力等特点，广泛应用于函数优化、组合优化等众多领域。
三、人工蜂群算法的原理与特性（一）原理人工蜂群算法通过模拟蜜蜂群体的觅食行为，将问题解空间视为一个“蜜源”，通过模拟蜜蜂的寻蜜过程来寻找最优解。
算法中包括侦察蜂、采集蜂和回巢蜂等角色，它们协同工作，共同寻找最优解。
（二）特性1. 并行性：算法中多个个体同时进行搜索，提高了搜索效率。
2. 鲁棒性：算法对初始解的要求不高，具有较强的抗干扰能力。
3. 全局搜索能力：算法能够在大范围内搜索最优解，避免陷入局部最优。
四、人工蜂群算法在语音识别中的应用（一）语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类语音转换为文本或指令的技术。
它广泛应用于智能家居、智能助手、语音输入等领域。
然而，由于语音信号的复杂性和不确定性，传统的语音识别技术往往难以满足实际需求。
因此，需要一种更高效的优化算法来提高语音识别的准确率。
（二）人工蜂群算法在语音识别中的应用人工蜂群算法可以应用于语音识别的特征提取、参数优化和模型选择等方面。
具体而言，可以通过人工蜂群算法优化语音识别的参数，提高识别的准确率；同时，可以利用该算法选择最佳的模型和特征，以适应不同的语音环境和场景。
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人工智能与优化算法的交叉应用越来越广泛。
其中，人工蜂群算法作为一种新兴的优化算法，在多个领域都取得了显著的成果。
本文将详细介绍人工蜂群算法的原理及其在语音识别中的应用，以展现其在智能优化中的潜力与实际应用价值。
二、人工蜂群算法概述（一）基本原理人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂采蜜行为的智能优化算法。
该算法将问题的搜索空间看作蜜源的分布区域，以蜜蜂采蜜为线索进行迭代寻优，旨在找到全局最优解。
其基本原理包括搜索、选择、共享和反馈等过程。
（二）算法特点人工蜂群算法具有以下特点：一是具有较强的全局搜索能力，能够快速找到最优解；二是具有并行性，能够同时搜索多个解空间；三是具有较好的鲁棒性，对初始参数的选择不敏感；四是易于实现，可广泛应用于各种优化问题。
三、人工蜂群算法在语音识别中的应用（一）语音识别的挑战与需求语音识别是人工智能领域的重要研究方向，其面临着诸多挑战，如噪声干扰、口音差异、语言复杂性等。
为了应对这些挑战，提高语音识别的准确率与效率，引入优化算法具有重要意义。
（二）人工蜂群算法在语音识别中的应用方法人工蜂群算法在语音识别中的应用主要体现在特征参数的优化和模型参数的调整两个方面。
首先，通过人工蜂群算法对语音信号的特征参数进行优化，提取出更有效的语音特征；其次，利用人工蜂群算法对语音识别模型参数进行调整，以适应不同的语音环境和个体差异。
（三）应用实例分析以某语音识别系统为例，采用人工蜂群算法对系统参数进行优化。
通过对比优化前后的语音识别准确率、误识率等指标，发现采用人工蜂群算法后，系统的性能得到了显著提升。
这表明人工蜂群算法在语音识别中具有较好的应用效果。
四、实验与分析（一）实验设计为了验证人工蜂群算法在语音识别中的有效性，设计了一系列实验。
实验采用不同语音数据集，对比了人工蜂群算法与其他优化算法在语音识别中的性能。
（二）实验结果与分析实验结果表明，人工蜂群算法在语音识别中具有较高的准确率和较低的误识率。
人工蜂群算法的改进及应用
Ｔｈｅ Ｉｍ ｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｂｅｅ Ｃｏｌｏｎｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎｙａｎ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉｎｇｙｉ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｇｙｉ，Ｇｕｉｚｈｏｕ ５６２４００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｅａｓｙ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍ ａｌ ｖａｌｕｅ，ａｎｄ ｉｔ ｈａｓ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ ｏｆ ｓｌｏｗ ｃｏｎ— ｖｅｒｇｅｎｃｅ ｔｏ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｘｅｄ ｓｔｅｐ ｓｉｚｅ ａｎｄ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｅｐ ｌｅｎｇｔｈ ａｎｄ ｄｅｆｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｒｍ ｕｌａ ｏｆ ｂｅｅｓ’ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｆｏｏｄ ｓｏｕｒｃｅ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｎ ｆｏｕｒ ｓｔａｎｄａｒｄ ｔｅｓｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｉｎ ｄａｔａ ｍ ｉｎｉｎｇ，ｓｔａｒｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｃｏｎｄｅｎｓａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｔｅｓｔｓ ｏｎ ｔｈｒｅｅ ｄａｔａ ｓｅｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｅｎｈａｎｃｅｓ ｔｈｅ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》
《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，优化问题在许多领域中都扮演着重要角色。
而人工智能的进步，尤其是智能优化算法的崛起，为解决这些问题提供了新的思路。
其中，人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）作为一种模拟自然界蜜蜂觅食行为的优化算法，近年来在多个领域得到了广泛的应用。
本文将重点探讨人工蜂群算法的基本原理及其在语音识别领域的应用研究。
二、人工蜂群算法的基本原理人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的智能优化算法。
它通过模拟蜜蜂采蜜过程中的分工与协作，实现对问题空间的搜索与优化。
算法主要包括三个部分：雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂。
1. 雇佣蜂：负责搜索已知蜜源，并分享蜜源信息给观察蜂。
2. 观察蜂：根据雇佣蜂分享的信息决定是否跟随探索蜜源，并对蜜源进行评估。
3. 侦查蜂：负责寻找新的蜜源。
当某个蜜源的搜索陷入局部最优时，侦查蜂会寻找新的搜索区域。
算法通过迭代搜索，不断更新蜜源信息，最终找到最优解。
其优点在于能够自适应地调整搜索策略，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。
三、人工蜂群算法在语音识别中的应用研究语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一，而人工蜂群算法在语音识别中的应用，主要是通过优化特征参数提取和模型参数调整等环节，提高语音识别的准确率。
1. 特征参数提取：在语音识别中，特征参数的提取对于识别准确率至关重要。
人工蜂群算法可以通过优化特征参数的选取，提高语音信号的表示能力。
通过搜索最优的特征参数组合，使得语音信号在时域、频域等不同维度上的表示更加准确，从而提高语音识别的准确率。
2. 模型参数调整：在语音识别模型中，模型参数的调整对于提高识别性能具有重要意义。
人工蜂群算法可以通过优化模型参数，使得模型更好地适应不同的语音数据和场景。
通过搜索最优的模型参数组合，可以使得模型的泛化能力更强，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
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。
• (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” （profitability），来代表以上各个因素。
• 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。
• 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
• 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：
人工蜂群算法研究及其应用
人工蜂群算法研究及其应用人工蜂群算法研究及其应用摘要：人工蜂群算法是一种基于自然界蜜蜂群体行为的优化算法，近年来逐渐引起了研究者的关注。
本文将介绍人工蜂群算法的基本原理和应用领域，以及当前的研究进展和未来的发展趋势。
第一部分：引言人工蜂群算法是一种仿生优化算法，灵感来源于蜜蜂群体的行为。
蜜蜂在采集花蜜过程中，通过信息传递和合作的方式找到最佳花蜜源。
人工蜂群算法利用蜜蜂的这种行为模式，模拟了蜜蜂在自然界中搜索最优解的过程。
第二部分：人工蜂群算法原理人工蜂群算法是基于自然界蜜蜂群体行为的一种优化算法。
主要包括初始化蜜蜂种群、计算每个蜜蜂的适应度值、更新蜜蜂的位置信息并进行比较、执行搜索策略等步骤。
通过不断的迭代更新，最终找到全局最优解。
人工蜂群算法有较好的全局搜索能力和快速收敛性，能够解决各类优化问题。
第三部分：人工蜂群算法的应用人工蜂群算法在各个领域都有广泛的应用。
其中，一些典型的应用领域包括：1. 供应链管理：人工蜂群算法可以用来优化物流路径规划、库存管理和配送策略等问题，提高供应链的效率和精确度。
2. 图像处理：人工蜂群算法可以用来图像分割、特征提取和图像压缩等问题，对图像处理和分析具有一定的优势。
3. 机器学习：人工蜂群算法可以应用于支持向量机、神经网络、遗传算法等机器学习方法中，优化学习算法的参数和模型结构，提高学习算法的性能。
4. 无线传感器网络：人工蜂群算法可以用来解决无线传感器网络覆盖问题、能量最优分配和节点定位等问题，提高无线传感器网络的效能。
第四部分：人工蜂群算法的研究进展近年来，人工蜂群算法在理论研究和应用探索方面取得了许多进展。
一方面，研究者通过对蜜蜂行为的深入研究，提出了多种改进的蜜蜂算法变种，如改进的精英选择策略、自适应学习率调整等。
另一方面，人工蜂群算法也与其他算法进行了混合应用，如蚁群算法、粒子群算法等，取得了更好的优化性能。
第五部分：人工蜂群算法的未来发展趋势虽然人工蜂群算法已经在各个领域中取得了一定的成果，但仍然面临着一些挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工蜂群算法的应用
【摘要】人工蜂群算法（ABC）是建立在蜜蜂自组织型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法。
自1995年提出蜂群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，并已在组合优化、网络路由、函数优化、机器人路径规划等领域获得了广泛应用。
本文首先介绍了蜂群算法的研究背景、基本原理、要素构成、算法流程和优缺点，然后，介绍蜂群算法在实际中的应用，并且最后用Matlab 实现人工蜂群算法对Griewank函数的优化，最后，本文对蜂群算法领域存在的问题进行了总结，并提出了未来蜂群算法的研究方向。
【关键词】人工蜂群算法；函数优化；Matlab；研究方向
一、研究背景
群体智能（SwarmIntelligence）是指具有简单智能的个体通过相互协作和组织表现出群体智能行为的特性，具有天然的分布式和自组织特征，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下表现出了明显的优势。
虽然目前针对群体智能的研究还处于初级阶段，且存在许多困难，但群体智能的研究代表了计算机研究发展的一个重要方向。
2005年Karaboga成功地将蜜蜂采蜜原理应用于函数的数值优化，并提出比较系统的人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm，简称ABC算法）。
目前，关于ABC算法研究与应用还处于初级阶段，但由于其控制参数少、易于实现、计算简洁、鲁棒性强等特点，已成为群体智能领域的研究热点之一，被越来越多的学者所关注。
二、基本原理
自然界中的蜂群总是能自如发现优良蜜源（或花粉）。
Von Frisch研究揭示蜜蜂以跳舞的方式来传达蜜源的信息。
采集到花粉的蜜蜂，返回后在蜂巢上翩然起舞；蜜蜂沿直线爬行，然后再转向左这一种舞蹈，其动线呈“8”字形，并摇摆其腹部，舞蹈的中轴线与地心引力的夹角正好表示蜜源的方向和太阳的夹角。
这种舞被称为“摇摆舞”，蜂群实现采蜜的集体智能行为包含3个基本
部分：蜜源、采蜜蜂EF、待工蜂UF。
此外引入3种基本的行为模式：搜索蜜源、为蜜源招募和放弃蜜源。
蜂群采蜜工作图见图1.1。
图1.1 蜜蜂采蜜工作图
模仿蜂群的算法原理
(1)食物源初始化
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：
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}。
(2)新蜜源的更新搜索
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:
式中，j∈{ 1, 2, … , D }，k∈{ 1, 2, …, SN }，k为随机生成且k≠i，为[ - 1, 1]之间的随机数。
(3)跟随蜂选择引领蜂
跟随蜂选择引领蜂的概率公式：
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，被跟随蜂选择的概率越大。
(4)产生侦查蜂
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。
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: 跟随蜂根据概率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: 跟随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。