优化算法——人工蜂群算法

《优化算法——人工蜂群算法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《优化算法——人工蜂群算法（13页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、优化算法一一人工蜂群算法(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

2、 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门维的，采蜜蜂与观察蜂的个数都是 -W，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门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：% = 5 门诃（直id 壮d）其中，丨匸八

3、，门丨二丿，”是区间L I上的随机数, 。标准的ABC算法将新生成的可能解: - -丫与原来 的解-I-!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f氓其中，心,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。呢=铲+珂犷堺）其中，是区间上的随机数，厂和是第维的下界和上界。2、流程初始化；重复以下过程：将采蜜蜂与

4、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；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;确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源;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=0.5-tn2 ( x(121J71J72 2z+1.2.3.4.5.6.7.8.14.15.16.其中t 一 I- I代码:cpp view plaincopy#include #include #include #include #include #include using names

5、pace std;9- const int NP=40;/种群的规模，采蜜蜂+观察蜂10. const int FoodNumber=NP/2;/食物的数量，为采蜜蜂的数量11. const int limit=20;/限度，超过这个限度没有更新采蜜蜂变成侦查蜂12- const int maxCycle=10000;/停止条件13./*函数的特定参数*/const int D=2;/函数的参数个数const double lb=-100;/函数的下界const double ub=100;/函数的上界19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.3

6、4.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.double resultmaxCycle=0;/*种群的定义*/ struct BeeGroupdouble codeD;/函数的维数double trueFi t;/记录真实的最小值double fitness;double rfi tness;/相对适应值比例int trail;/表示实验的次数，用于与limit作比较BeeFoodNumber;BeeGroup Nec tarSourceFoodNumber;/蜜源，

7、注意：一切的修改都是针对蜜源而言的BeeGroup EmployedBeeFoodNumber; /采蜜蜂BeeGroup 0nLookerFoodNumber; /观察蜂BeeGroup Bes tSource;/记录最好蜜源/*函数的声明*/double random(double, double);/产生区间上的随机数void ini tilize();/初始化参数double calcula tionTruefi t(BeeGroup);/计算真实的函数值double calcula ti onF it ness(double); /计算适应值void Calcula teProbab

8、ili ties();/计算轮盘赌的概率void evalueSource();/评价蜜源void sendEmployedBees();void sendOnlookerBees();void sendScoutBees();void MemorizeBestSource();int main()ofstream output;output.open(dataABC.txt); srand(unsigned)time(NULL);ini tilize();/初始化MemorizeBes tSource();/保存最好的蜜源主要的循环int gen=0;while(genmaxCycle)63

9、.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83. 84.sendEmployedBees();CalculateProbabilities();sendOnlookerBees();MemorizeBestSource();sendScoutBees();MemorizeBestSource();outputsetprecision(30)BestSource.trueFitendl; gen+;output.close();cou t运行结束！endl;return 0;85.86.87.88.89.90./*函数的实

10、现*/double random(double st ar t, double end)/随机产生区间内的随机数 return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);91. void initilize()/初始化参数92. 93.94.95.96.97.98.99.100.101.102.103.104.105.int i,j;for (i=0;iFoodNumber;i+)for (j=0;j=0)fitnessResult=1/(truefit+1);elsefitnessResult=1+abs(truefit);return fitnes

11、sResult;148.149.150.151.152.153.154.155.156.void sendEmployedBees()/修改采蜜蜂的函数 int i,j,k;int param2change;/需要改变的维数 double Rij;/-1,1之间的随机数for (i=0;iFoodNumber;i+)157.158.param2change=(int)random(0,D);/随机选取需要改变的维数159.160.161.162.163.164.165.166.167.168.169.170.171.172.173./*选取不等于 i 的 k*/while (1)k=(int)

12、random(0,FoodNumber); if (k!=i)break;for (j=0;jub)EmployedBeei.codeparam2change=ub;if (EmployedBeei.codeparam2changelb)EmployedBeei.codeparam2change=lb;EmployedBeei.trueFit=calculationTruefit(EmployedBeei);EmployedBeei.fitness=calculationFitness(EmployedBeei.trueFit);189.190.191.192.193.194.195.196.

13、197.198.199.200.201.202.203.204.205.206.207.208.209.210.211.212.213.214.215.216.217.218.219.;220.221.222.223.224.225.226.227.228.229.230.231./* 贪婪选择策略 */ if (EmployedBeei.trueFitNectarSourcei.trueFit)for (j=0;jD;j+)NectarSourcei.codej=EmployedBeei.codej;NectarSourcei.trail=0;NectarSourcei.trueFit=Em

14、ployedBeei.trueFit;NectarSourceifitness=EmployedBeeifitness;elseNectarSourcei.trail+;void Calcula teProbabili ties()/计算轮盘赌的选择概率int i;double maxfit;maxfit=NectarSource0.fitness;for (i=1;imaxfit)maxfit=NectarSourceifitness;for (i=0;iFoodNumber;i+)NectarSourcei.fitness=(0.9*(NectarSourceifitness/maxfit

15、)+0.1void send0nlookerBees()/采蜜蜂与观察蜂交流信息，观察蜂更改信息int i,j,t,k;double R_choosed;/被选中的概率 int param2change;/需要被改变的维数 double Rij;/-1,1之间的随机数 i=0;t=0;while(tFoodNumber)232.233.234.235.236.237.238.239.240.241.242.243.244.245.246.247.248.249.250.251.252.253.254.255.256.257.R_choosed=random(0,1);if (R_choosed

16、Nec tarSourcei.fi tness)/根据被选择的概率选择 t+；param2change=(int)random(0,D);/*选取不等于 i 的 k*/ while (1)k=(int)random(0,FoodNumber);if (k!=i)break; for(j=0;jD;j+)OnLookeri.codej=NectarSourcei.codej;/* 更新 */Rij=random(-1,1);OnLookeri.codeparam2change=NectarSourcei.codeparam2change+Rij*(NectarSourcei.codeparam2

17、change-NectarSourcek.codeparam2change);258.259.260.261.262.263.264.265.266.267.268.269.270.271.272.273./* 判断是否越界 */if (0nLookeri.codeparam2changeub)OnLookeri.codeparam2change=ub;OnLookeri.trueFit=calculationTruefit(0nLookeri);OnLookerifitness=calculationFitness(OnLookeri.trueFit);/*贪婪选择策略*/if (OnLoo

18、keri.trueFitNectarSourcei.trueFit)274.275.276.277.278.279.280.281.282.283.284.285.286.287.288.289.290.291.292.293.294.295.296.297.298.299.300.301.302.303.304.305.306.307.308.309.310.311.312.313.314.315.316.for (j=0;jD；j+)NectarSourcei.codej=OnLookeri.codej;NectarSourcei.trail=0;NectarSourcei.trueFit

19、=0nLookeri.trueFit;Nec tarSourcei fit ness=0nLookeri fit ness;elseNectarSourcei.trail+;i+;if (i=FoodNumber)i=0;/*只有_只侦杳蜂 */ void sendScou tBees()/判断是否有侦查蜂的出现，有则重新生成蜜源int maxtrialindex,i,j; double R;/0,1之间的随机数maxtrialindex=0;for (i=1;iNectarSourcemaxtrialindex.trail)maxtrialindex=i; if(NectarSourcema

20、xtrialindex.trail=limit)/* 重新初始化 */ for (j=0;jD;j+)R=random(0,1);NectarSourcemaxtrialindex.codej=lb+R*(ub-lb); NectarSourcemaxtrialindex.trail=0;317.NectarSourcemaxtrialindex.trueFit=calculationTruefit(NectarSourcemaxtrialindex);318.NectarSourcemaxtrialindex.fitness=calculationFitness(NectarSource maxtrialindex.trueFit);void MemorizeBes tSource()/保存最优的蜜源int i,j;for (i=1;iFoodNumber;i+)if (NectarSourcei.trueFitBestSource.trueFit)for (j=0;j.7 IIiiiiiiii20040060080Q10001.00140016001800 -000Number of generations /google!9890102