人工蜂群算法详解ppt课件
基于K—means的改进人工蜂群聚类算法
蜂群 （ Ａ Ｂ Ｃ ） 聚类算法。将 改进 的人 工蜂群 算法和 Ｋ ． ｍｅ ａ ｎ ｓ 迭代 相结合 ， 使算 法对初 始聚类 中心的依赖性 和 陷入局 部 最优解的可能性 降低 ， 提 高 了算法的稳定性。通过 基于反向学 习的初 始化策略 ， 增强 了初始群体的 多样性。利用非线 性选择策略 ， 改善 了过早收敛问题 ， 提 高了搜 索效率 。通过对邻域搜 索范围的动 态调整 ， 提 高 了算法收敛速 度 ， 增强 了
ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｕ ｍ，ａ ｎ Ａ ｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ Ｂ ｅ ｅ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ（ Ａ Ｂ Ｃ ）ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｌ ａ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｋ － ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ
Ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｒ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ｉ ａ ｌ ｂｅ ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ
ＣＡｏ Ｙｏ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ‘ ． ＣＡＩ Ｚｈ ｅ ｎ ｇ ｑｉ ．ＳＨＡ０ Ｙａ ｂｉ ｎ
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｔ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ ＳＮ １ ００１ ． ９ ０８１
２０ｌ ４． ０１ ．１ ０
计 算机 应 用， ２ ０ １ ４ ， ３ ４ （ １ ） ： ２ ０ ４—２ ０ ７ ， ２ １ ７ 文章编号 ： １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ２ ４— ０ ０ ４
python实现人工蜂群算法
python实现⼈⼯蜂群算法ABSIndividual.pyimport numpy as npimport ObjFunctionclass ABSIndividual:'''individual of artificial bee swarm algorithm'''def __init__(self, vardim, bound):'''vardim: dimension of variablesbound: boundaries of variables'''self.vardim = vardimself.bound = boundself.fitness = 0.self.trials = 0def generate(self):'''generate a random chromsome for artificial bee swarm algorithm'''len = self.vardimrnd = np.random.random(size=len)self.chrom = np.zeros(len)for i in xrange(0, len):self.chrom[i] = self.bound[0, i] + \(self.bound[1, i] - self.bound[0, i]) * rnd[i]def calculateFitness(self):'''calculate the fitness of the chromsome'''self.fitness = ObjFunction.GrieFunc(self.vardim, self.chrom, self.bound)ABS.pyimport numpy as npfrom ABSIndividual import ABSIndividualimport randomimport copyimport matplotlib.pyplot as pltclass ArtificialBeeSwarm:'''the class for artificial bee swarm algorithm'''def __init__(self, sizepop, vardim, bound, MAXGEN, params):'''sizepop: population sizepopvardim: dimension of variablesbound: boundaries of variablesMAXGEN: termination conditionparams: algorithm required parameters, it is a list which is consisting of[trailLimit, C]'''self.sizepop = sizepopself.vardim = vardimself.bound = boundself.foodSource = self.sizepop / 2self.MAXGEN = MAXGENself.params = paramsself.population = []self.fitness = np.zeros((self.sizepop, 1))self.trace = np.zeros((self.MAXGEN, 2))def initialize(self):'''initialize the population of abs'''for i in xrange(0, self.foodSource):ind = ABSIndividual(self.vardim, self.bound)ind.generate()self.population.append(ind)def evaluation(self):'''evaluation the fitness of the population'''for i in xrange(0, self.foodSource):self.population[i].calculateFitness()self.fitness[i] = self.population[i].fitnessdef employedBeePhase(self):'''employed bee phase'''for i in xrange(0, self.foodSource):k = np.random.random_integers(0, self.vardim - 1)j = np.random.random_integers(0, self.foodSource - 1)while j == i:j = np.random.random_integers(0, self.foodSource - 1)vi = copy.deepcopy(self.population[i])# vi.chrom = vi.chrom + np.random.uniform(-1, 1, self.vardim) * (# vi.chrom - self.population[j].chrom) + np.random.uniform(0.0, self.params[1], self.vardim) * (self.best.chrom - vi.chrom) # for k in xrange(0, self.vardim):# if vi.chrom[k] < self.bound[0, k]:# vi.chrom[k] = self.bound[0, k]# if vi.chrom[k] > self.bound[1, k]:# vi.chrom[k] = self.bound[1, k]vi.chrom[k] += np.random.uniform(low=-1, high=1.0, size=1) * (vi.chrom[k] - self.population[j].chrom[k])if vi.chrom[k] < self.bound[0, k]:vi.chrom[k] = self.bound[0, k]if vi.chrom[k] > self.bound[1, k]:vi.chrom[k] = self.bound[1, k]vi.calculateFitness()if vi.fitness > self.fitness[fi]:self.population[fi] = viself.fitness[fi] = vi.fitnessif vi.fitness > self.best.fitness:self.best = vivi.calculateFitness()if vi.fitness > self.fitness[i]:self.population[i] = viself.fitness[i] = vi.fitnessif vi.fitness > self.best.fitness:self.best = vielse:self.population[i].trials += 1def onlookerBeePhase(self):'''onlooker bee phase'''accuFitness = np.zeros((self.foodSource, 1))maxFitness = np.max(self.fitness)for i in xrange(0, self.foodSource):accuFitness[i] = 0.9 * self.fitness[i] / maxFitness + 0.1for i in xrange(0, self.foodSource):for fi in xrange(0, self.foodSource):r = random.random()if r < accuFitness[i]:k = np.random.random_integers(0, self.vardim - 1)j = np.random.random_integers(0, self.foodSource - 1)while j == fi:j = np.random.random_integers(0, self.foodSource - 1)vi = copy.deepcopy(self.population[fi])# vi.chrom = vi.chrom + np.random.uniform(-1, 1, self.vardim) * (# vi.chrom - self.population[j].chrom) + np.random.uniform(0.0, self.params[1], self.vardim) * (self.best.chrom - vi.chrom) # for k in xrange(0, self.vardim):# if vi.chrom[k] < self.bound[0, k]:# vi.chrom[k] = self.bound[0, k]# if vi.chrom[k] > self.bound[1, k]:# vi.chrom[k] = self.bound[1, k]vi.chrom[k] += np.random.uniform(low=-1, high=1.0, size=1) * (vi.chrom[k] - self.population[j].chrom[k])if vi.chrom[k] < self.bound[0, k]:vi.chrom[k] = self.bound[0, k]if vi.chrom[k] > self.bound[1, k]:vi.chrom[k] = self.bound[1, k]vi.calculateFitness()if vi.fitness > self.fitness[fi]:self.population[fi] = viself.fitness[fi] = vi.fitnessif vi.fitness > self.best.fitness:self.best = vielse:self.population[fi].trials += 1breakdef scoutBeePhase(self):'''scout bee phase'''for i in xrange(0, self.foodSource):if self.population[i].trials > self.params[0]:self.population[i].generate()self.population[i].trials = 0self.population[i].calculateFitness()self.fitness[i] = self.population[i].fitnessdef solve(self):'''the evolution process of the abs algorithm'''self.t = 0self.initialize()self.evaluation()best = np.max(self.fitness)bestIndex = np.argmax(self.fitness)self.best = copy.deepcopy(self.population[bestIndex])self.avefitness = np.mean(self.fitness)self.trace[self.t, 0] = (1 - self.best.fitness) / self.best.fitnessself.trace[self.t, 1] = (1 - self.avefitness) / self.avefitnessprint("Generation %d: optimal function value is: %f; average function value is %f" % (self.t, self.trace[self.t, 0], self.trace[self.t, 1]))while self.t < self.MAXGEN - 1:self.t += 1self.employedBeePhase()self.onlookerBeePhase()self.scoutBeePhase()best = np.max(self.fitness)bestIndex = np.argmax(self.fitness)if best > self.best.fitness:self.best = copy.deepcopy(self.population[bestIndex])self.avefitness = np.mean(self.fitness)self.trace[self.t, 0] = (1 - self.best.fitness) / self.best.fitnessself.trace[self.t, 1] = (1 - self.avefitness) / self.avefitnessprint("Generation %d: optimal function value is: %f; average function value is %f" % (self.t, self.trace[self.t, 0], self.trace[self.t, 1]))print("Optimal function value is: %f; " % self.trace[self.t, 0])print "Optimal solution is:"print self.best.chromself.printResult()def printResult(self):'''plot the result of abs algorithm'''x = np.arange(0, self.MAXGEN)y1 = self.trace[:, 0]y2 = self.trace[:, 1]plt.plot(x, y1, 'r', label='optimal value')plt.plot(x, y2, 'g', label='average value')plt.xlabel("Iteration")plt.ylabel("function value")plt.title("Artificial Bee Swarm algorithm for function optimization")plt.legend()plt.show()运⾏程序：if __name__ == "__main__":bound = np.tile([[-600], [600]], 25)abs = ABS(60, 25, bound, 1000, [100, 0.5])abs.solve()ObjFunction见。
基于群体智能的算法——粒子群算法与人工蜂群算法的比较研究
基于群体智能的算法——粒子群算法与人工蜂群算法的比较研究近年来，随着计算机技术的飞速发展和应用场景的日益复杂化，一些新的算法也在人工智能领域中崭露头角。
基于群体智能的算法便是其中之一。
这种算法是一个集合了多个个体的群体通过相互协作达成目标的智能体系，是现代人工智能发展领域的一个核心研究方向之一。
其中，粒子群算法和人工蜂群算法是两种主流群体智能算法，在许多实际问题的解决中得到了广泛应用。
本文旨在深入研究两者的优缺点，以期为相关领域的研究人员提供一些借鉴和参考。
一、粒子群算法粒子群算法是一种通过模拟鸟群、鱼群等动物群体行为的数学模型来解决各类最优化问题的智能算法。
该算法在1995年由J. Kennedy和R.C. Eberhart提出，其核心思想是模拟群体行为，以达到寻找最优解的目的。
在该算法中，粒子被视为潜在的最佳解，通过信息交互和学习的方式来不断优化解空间，从而最终实现全局最优解的搜索。
粒子群算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机初始化多个粒子，给出每个粒子的位置以及速度。
2. 计算适应度函数：将每个粒子的位置带入适应度函数中，并得出代价最小化问题的解。
3. 更新位置和速度：根据当前粒子的位置和速度以及全局最优解来更新每个粒子的速度和位置。
4. 重复步骤2和3，直到满足给定条件。
与其他优化算法相比，粒子群算法具有以下优点：1. 非线性优化能力强：由于该算法采用了类生物群体行为的方法，在搜索空间中能够穿过山峰，快速的找到全局最优解，尤其是对于非线性最优化问题的求解更为有效。
2. 没有要求梯度：粒子群算法是一种基于全局迭代的无梯度算法，具有适应度函数解析式不可用的特点，使其可以高效的解决许多实际问题。
3. 并行度高：由于各个粒子的更新是可并行的，所以该算法可被用于分布式计算和高性能计算。
二、人工蜂群算法人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂生态系统在寻找蜜源过程中所体现的集体智能行为，以达到解决优化问题的算法。
蜂群算法课程设计
蜂群算法课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握蜂群算法的基本原理和应用方法。
通过本课程的学习，学生将能够：1.描述蜂群算法的起源、原理和特点；2.理解和掌握蜂群算法的数学模型和算法流程；3.应用蜂群算法解决实际问题，如优化问题、路径规划等；4.分析和评估蜂群算法的性能和适用场景。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.蜂群算法的起源和发展历程；2.蜂群算法的数学模型和算法流程；3.蜂群算法的应用领域和实例；4.蜂群算法的性能分析和改进方法。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：讲解蜂群算法的原理、模型和应用；2.案例分析法：分析典型的蜂群算法应用案例，让学生深入了解算法原理；3.实验法：让学生动手实践，通过实验验证蜂群算法的性能和适用性；4.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和问题解决能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：蜂群算法相关教材，为学生提供系统的学习资料；2.参考书：提供相关的参考书籍，拓展学生的知识面；3.多媒体资料：制作精美的PPT和教学视频，提高学生的学习兴趣；4.实验设备：提供计算机和相关的软件工具，让学生能够进行实验和实践。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、回答问题等方式评估学生的学习态度和积极性；2.作业：布置相关的练习题和作业，评估学生对知识的掌握程度；3.考试：进行期中和期末考试，评估学生的总体掌握情况。
六、教学安排本课程的教学安排如下：1.教学进度：按照教材的章节顺序进行教学，确保学生系统地掌握知识；2.教学时间：安排在每周的固定时间，保证学生有充分的时间进行学习和复习；3.教学地点：在教室进行，为学生提供良好的学习环境。
七、差异化教学为了满足不同学生的学习需求，我们将采取以下差异化教学措施：1.学习风格：根据学生的不同学习风格，采用不同的教学方法和教学资源；2.兴趣：引导学生关注蜂群算法的实际应用，激发学生的学习兴趣；3.能力水平：针对学生的不同能力水平，设计不同难度的教学内容和评估方式。
蜂群算法理论研究
1蜂群算法理论研究摘要蜂群算法（BCA）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，通过阅读大量文献对改进的蜂群算法进行分类，并重点介绍了3个代表性算法以及它们在解决实际问题的应用，随后比较了3个改进算法的性能优劣。
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：蜂群算法；群体智能；分类；研究方向ABSTRACTBee colony algorithm (BCA) is a nonnumeric optimization algorithm based on the self-organization characteristic of bees and swarm intelligence. After Seely put forward the colony algorithm in 1995, it caused great attention to scholars and has been widely used in the combinatorial optimization, network routing, function optimization and robot path planning etc in a short span of a few years. At the same time, good results were obtained. Firstly, this dissertation introduces the research background, basic principles, elements, algorithm process and the advantages and disadvantages of BCA, then classifies the improved BCA through my extensive reading of literature, and mainly introduces three improved BCA and their application to solve practical problems, then compares the three improved BCA through the consolidation of a lot of experimental data. Finally, this paper summarizes the existing problems of the field of BCA and put forward the future research direction and development trend of BCA.Key words: Bee Colony Algorithm; swarm intelligence; nonnumeric; combinatorial optimization目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 基本原理 (2)1.3 要素构成 (3)1.4 算法流程 (4)1.5 优缺点 (6)1.5.1 优点 (6)1.5.2 缺点 (6)1.6 本文的结构安排 (6)第二章改进的蜂群算法 (8)2.1基于Boltzmann选择策略的蜂群算法 (8)2.1.1 Boltzmann选择策略 (8)2.1.2 初始解的生成 (8)2.1.3 选择机制的改进 (9)2.1.4 算法流程 (9)2.2自适应搜索空间的混沌蜂群算法 (10)2.2.1 动态调整搜索空间 (11)2.2.2 混沌搜索 (11)2.2.3 选择策略的确定 (12)2.2.4 算法流程 (12)2.3双种群差分蜂群算法 (13)2.3.1 差分进化算法 (13)2.3.2 蜂群算法和DE的相关性分析 (14)2.3.3双种群差分蜂群算法 (14)2.3.4选择策略的确定 (15)2.3.5 算法流程 (15)2.4 本章小结 (16)第三章改进的蜂群算法应用与性能比较 (17)3.1基于Boltzmann选择策略的蜂群算法的应用 (17)3.1.1核模糊C均值聚类算法优化问题 (17)3.1.2 应用介绍 (18)3.1.3 算法流程 (19)3.2混沌蜂群算法用于无线传感器网络 (20)3.2.1无线传感器网络感知节点部署问题 (20)3.2.2应用介绍 (21)3.2.3算法流程 (22)3.3 双种群差分蜂群算法用于QoS路由 (22)3.3.1 QoS路由问题 (22)3.3.2应用介绍 (23)3.3.3 算法流程 (24)3.4 性能比较 (25)3.4.1................................................................................ 错误！未定义书签。
基于boltzmann选择策略的人工蜂群算法
2009，45（31）1引言在一般的全局优化问题中，无约束的函数优化是其中最基本的一种情形。
几十年来，人们陆续提出了一系列的函数优化办法，如确定型方法中的最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、变尺度法等基于梯度的方法和不使用导数的各种直接搜索法；非确定型方法中的模拟退火法、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
近年来，在优化领域中出现了一种新的随机型搜索方法———蜂群算法。
比如Teodorovi’c提出的蜂群优化算法BCO （Bee Colony Optimization）用来解决组合优化问题[1]；Drias et al.提出了另一种蜂群算法BSO（Bees Swarm Optimization）用来解决可满足性问题[2]；Abbass提一种蜜蜂繁殖优化模型（BMO，Bee Mating Optimization）[3-4]。
在文献[3]中，Yang提出一种虚拟蜜蜂算法VBA（virtual bee algorithm）[5]，用于解决含有两个变量的连续函数优化问题。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony algorithm）[6]。
在分析ABC算法的基础上，对其进行改进。
通过一系列测试函数的实验表明，改进算法BABC具有较好的寻找最优解的能力。
2ABC算法的基本原理在ABC算法中，蜂群由三部分组成：引领蜂、跟随蜂、侦查蜂。
引领蜂先出去寻找食物源；跟随蜂在舞蹈区等待引领蜂带回食物源的相关信息，并且根据信息选择食物源；侦查蜂则完全随机寻找新的食物源。
一个食物源对应一个引领蜂，也就是说，食物源的个数等于引领蜂的个数。
如果某个食物源被引领蜂和跟随蜂丢弃，那么和这个食物源对应的引领蜂就变为侦查蜂。
在ABC算法中，一个食物源的位置代表优化问题一个可能的解，食物源的花蜜数量代表解的质量（适应度）。
引领蜂的个数=跟随蜂的个数=种群中解的个数。
最新人工蜂群算法分析与实现毕业
人工蜂群算法分析与实现毕业人工蜂群算法分析与实现李林菲(陕西师范大学计算机科学学院，西安 710062)摘要：在了解蜜蜂采蜜原理和蜂群优化算法的基础上，分析基本的人工蜂群算法，结合操作系统的相关知识，将求解智力题的过程转化为蜂群寻找最优蜜源的过程。
针对智力题求解实例，用线程模拟不同角色的蜜蜂，模仿人工蜂群算法(ABCA)中各个蜜蜂并行地完成智力题求解。
在VC++6.0环境中的仿真实验表明，该算法全局搜索能力强，运算效率比单线程的算法明显高出十余倍。
关键词：人工蜂群算法；群体智能；组合优化1绪论群集智能优化算法起源于研究者们对自然界的生物进化过程和觅食行为的模拟。
它将搜索或者优化过程模拟为个体的觅食或者进化过程，使用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；把求解问题的目标函数转化成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为在搜索和优化过程中用较好的可行解取代较差可行解的迭代过程，从而形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的仿生学自适应人工智能技术。
1.1群体智能的产生针对自然界中一些社会性昆虫群体行为的不解，如蚂蚁和蜜蜂群体智能的来源，个体简单行为如何形成复杂的群体行为，成百上千的蜜蜂如何协调做出某个重要决定，是什么让一群鲱鱼在一瞬间改变行动方向，为什么蚂蚁数量会随着周围环境的变化而变化等群体行为，在过去的数十年里，研究人员有了一些有趣的发现。
图1 蚂蚁群体斯坦福大学的生物学家黛博拉·M·戈登( Deborah M. Gordon)[9]博士在亚利桑那州沙漠对红蚁的观察和研究中发现，单个的蚂蚁并不聪明，聪明的是它们的群体。
蚂蚁通过触觉和嗅觉互相交流信息，后再做出决策。
对于下一步工作如何安排，则由整个蚁群决定，而不是某个特定的个体。
这就是蚂蚁“群体智慧”的工作原理。
它们遵循简单的经验法则，个体以局部信息为行动依据，没有一个蚂蚁能够通观全局，也没有一只蚂蚁知道其他蚂蚁在做什么。
人工蜂群算法综述
人工蜂群算法综述作者：陈阿慧李艳娟郭继峰来源：《智能计算机与应用》2014年第06期摘要：人工蜂群算法是Karaboga在2005年提出的一种基于蜜蜂觅食行为的群体智能算法，该算法可以很好的解决连续函数的求解问题，后因其强大的性能深受研究者的青睐，得以广泛的研究和应用。
本文首先简要介绍了群体智能和人工蜂群算法的发展，然后详细介绍了人工蜂群算法的原理及实现步骤，最后综述近十年来国内外对该算法及其应用的研究状况，进而总结出该算法具有控制参数少、强鲁棒性等优点，并指出该算法时间复杂度略高的基本事实，可成为今后改进的研究方向。
关键词：人工蜂群算法；群体智能；觅食行为；连续函数；强鲁棒性中图分类号：TP301 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2014）06-Abstract： Artificial bee colony algorithm is a kind of swarm intelligence algorithm based on bees foraging behavior which is proposed by Karaboga on 2005. The algorithm can solve continuous function very well，then get many researchers’ favor because of its powerful performance and be researched and used widely. Firstly， this paper introduces the development of swarm intelligence and artificial bee colony algorithm briefly. Secondly， this paper introduces the principle and steps of artificial bee colony algorithm in details， and reviews the decade research situation of domestic and overseas. The conclusion is given that the algorithm has the advantages of less control parameters and strong robustness. However， the algorithm has slightly high time complexity which can be the future research direction.Key words： Artificial Bee Colony Algorithm； Swarm Intelligence； Foraging Behavior；Continuous Function； Strong Robustness0 引言自然界中的群居性昆虫，虽然其中每一个体均呈现为结构简单，以及行为单一，但是群居后的昆虫整体却构建了一种复杂的行为模式。