[发明专利]一种简单高效的改进人工蜂群优化方法

摘要

本发明公开了一种简单高效的改进人工蜂群优化方法。本发明按照下述步骤进行(1)初始化算法；(2)根据改进的蜜源初始化公式计算出每个蜜源的蜜量；(3)引领蜂按照基于正态分布的搜索策略搜索新的蜜源，对新旧蜜源采用贪婪选择原理择优选择；(4)计算每个蜜源位置上的概率，跟随蜂据此概率选择引领蜂进行跟随；(5)一个蜜源在搜索次数达到循环上限后，仍然未更新，此处的引领蜂变为侦查蜂再进行搜索；(6)如果达到了最大进化代数，则输出最优蜜源的位置坐标，否则，返回步骤(3)。本发明将正态分布理论引入人工蜂群算法的初始化过程和搜索优化过程，有效的提高了全局优化求解能力和寻优精度。

主权项

一种简单高效的改进人工蜂群优化方法，其特征在于，按照下述步骤进行：步骤1 设置下述各参数：种群规模NP，初始化蜜源个数SN，求解空间维数D，循环上限Limit以及最大进化代数Maxcylce；步骤2 根据改进的蜜源初始化公式，在约束范围内按照正态分布原理随机产生SN个蜜源，计算出每个蜜源对应的蜜量；步骤3 在采蜜寻优过程中，引领蜂基于当前种群最优个体，按照改进的搜索公式产生新蜜源，根据贪婪选择原理决定是否更新蜜源；步骤4 如选择更新蜜源，引领蜂将蜜源信息传递给跟随蜂，再计算每个蜜源位置上的概率Pi，依照轮盘赌的方式选择引领蜂进行跟随；步骤5 跟随蜂在循环上限Limit内，依据改进的搜索公式进行多次搜索，并根据贪婪选择原理决定是否更新蜜源；步骤6 若一个蜜源在搜索次数达到循环上限Limit后，仍然未被更新，则此处的引领蜂转变成侦察峰，根据改进的蜜源初始化公式搜索更新一个新蜜源；步骤7 如果达到了最大进化代数Maxcylce，则输出最优蜜源的位置坐标xbest＝[xbest,1,xbest,2,…,xbest,D]；否则，返回步骤3；所述步骤2，6中，改进的蜜源初始化公式为：xi,j=xjmin+|modi,j|·(xjmax-xjmin)]]>式中，xi,j表示蜜蜂在第i个蜜源的第j维分量的位置值，i＝1,2,…,SN，j＝1,2,…,D(D为搜索空间的维数)；和分别是蜜源第j维分量的边界上限值和下限值；|nodi,j|表示均值μ＝0，方差σ2＝1的正态分布随机数的绝对值；步骤3，5中，改进的搜索公式为：vi,j＝xbest,j+nodi,j(xi,j‑xk,j)式中，vi,j表示第i个引领蜂寻找到的新蜜源位置的第j维分量；基础位置xbest,j表示当前种群中具有最好适应度值的蜜源位置；nodi,j＝normrnd(0,1)是均值μ＝0，方差σ2＝1的正态分布随机数；xi,j表示蜜蜂在第i个蜜源的第j维分量的位置值；xk,j表示蜜蜂在第k个蜜源的第j维分量的位置值；步骤4中，计算每个蜜源对应的概率Pi的公式为：Pi=fitiΣj=1SNfitj]]>式中，fiti表示第i个蜜源的蜜量；SN表示初始化蜜源个数。