京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
优化算法—人工蜂群算法(ABC)
一、人工蜂群算法的介绍
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,r是区间上的随机数,
是第d维的下界和上界。
2、流程
初始化;
重复以下过程:
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;
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;数据分析师培训
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。
代码:
[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#include<cmath>
#include<fstream>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int NP=40;//种群的规模,采蜜蜂+观察蜂
const int FoodNumber=NP/2;//食物的数量,为采蜜蜂的数量
const int limit=20;//限度,超过这个限度没有更新采蜜蜂变成侦查蜂
const int maxCycle=10000;//停止条件
/*****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
double result[maxCycle]={0};
/*****种群的定义****/
struct BeeGroup
{
double code[D];//函数的维数
double trueFit;//记录真实的最小值
double fitness;
double rfitness;//相对适应值比例
int trail;//表示实验的次数,用于与limit作比较
}Bee[FoodNumber];
BeeGroup NectarSource[FoodNumber];//蜜源,注意:一切的修改都是针对蜜源而言的
BeeGroup EmployedBee[FoodNumber];//采蜜蜂
BeeGroup OnLooker[FoodNumber];//观察蜂
BeeGroup BestSource;//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 initilize();//初始化参数
double calculationTruefit(BeeGroup);//计算真实的函数值
double calculationFitness(double);//计算适应值
void CalculateProbabilities();//计算轮盘赌的概率
void evalueSource();//评价蜜源
void sendEmployedBees();
void sendOnlookerBees();
void sendScoutBees();
void MemorizeBestSource();
/*******主函数*******/
int main()
{
ofstream output;
output.open("dataABC.txt");
srand((unsigned)time(NULL));
initilize();//初始化
MemorizeBestSource();//保存最好的蜜源
//主要的循环
int gen=0;
while(gen<maxCycle)
{
sendEmployedBees();
CalculateProbabilities();
sendOnlookerBees();
MemorizeBestSource();
sendScoutBees();
MemorizeBestSource();
output<<setprecision(30)<<BestSource.trueFit<<endl;
gen++;
}
output.close();
cout<<"运行结束!!"<<endl;
return 0;
}
/*****函数的实现****/
double random(double start, double end)//随机产生区间内的随机数
{
return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}
void initilize()//初始化参数
{
int i,j;
for (i=0;i<FoodNumber;i++)
{
for (j=0;j<D;j++)
{
NectarSource[i].code[j]=random(lb,ub);
EmployedBee[i].code[j]=NectarSource[i].code[j];
OnLooker[i].code[j]=NectarSource[i].code[j];
BestSource.code[j]=NectarSource[0].code[j];
}
/****蜜源的初始化*****/
NectarSource[i].trueFit=calculationTruefit(NectarSource[i]);
NectarSource[i].fitness=calculationFitness(NectarSource[i].trueFit);
NectarSource[i].rfitness=0;
NectarSource[i].trail=0;
/****采蜜蜂的初始化*****/
EmployedBee[i].trueFit=NectarSource[i].trueFit;
EmployedBee[i].fitness=NectarSource[i].fitness;
EmployedBee[i].rfitness=NectarSource[i].rfitness;
EmployedBee[i].trail=NectarSource[i].trail;
/****观察蜂的初始化****/
OnLooker[i].trueFit=NectarSource[i].trueFit;
OnLooker[i].fitness=NectarSource[i].fitness;
OnLooker[i].rfitness=NectarSource[i].rfitness;
OnLooker[i].trail=NectarSource[i].trail;
}
/*****最优蜜源的初始化*****/
BestSource.trueFit=NectarSource[0].trueFit;
BestSource.fitness=NectarSource[0].fitness;
BestSource.rfitness=NectarSource[0].rfitness;
BestSource.trail=NectarSource[0].trail;
}
double calculationTruefit(BeeGroup bee)//计算真实的函数值
{
double truefit=0;
/******测试函数1******/
truefit=0.5+(sin(sqrt(bee.code[0]*bee.code[0]+bee.code[1]*bee.code[1]))*sin(sqrt(bee.code[0]*bee.code[0]+bee.code[1]*bee.code[1]))-0.5)
/((1+0.001*(bee.code[0]*bee.code[0]+bee.code[1]*bee.code[1]))*(1+0.001*(bee.code[0]*bee.code[0]+bee.code[1]*bee.code[1])));
return truefit;
}
double calculationFitness(double truefit)//计算适应值
{
double fitnessResult=0;
if (truefit>=0)
{
fitnessResult=1/(truefit+1);
}else
{
fitnessResult=1+abs(truefit);
}
return fitnessResult;
}
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;i<FoodNumber;i++)
{
param2change=(int)random(0,D);//随机选取需要改变的维数
/******选取不等于i的k********/
while (1)
{
k=(int)random(0,FoodNumber);
if (k!=i)
{
break;
}
}
for (j=0;j<D;j++)
{
EmployedBee[i].code[j]=NectarSource[i].code[j];
}
/*******采蜜蜂去更新信息*******/
Rij=random(-1,1);
EmployedBee[i].code[param2change]=NectarSource[i].code[param2change]+Rij*(NectarSource[i].code[param2change]-NectarSource[k].code[param2change]);
/*******判断是否越界********/
if (EmployedBee[i].code[param2change]>ub)
{
EmployedBee[i].code[param2change]=ub;
}
if (EmployedBee[i].code[param2change]<lb)
{
EmployedBee[i].code[param2change]=lb;
}
EmployedBee[i].trueFit=calculationTruefit(EmployedBee[i]);
EmployedBee[i].fitness=calculationFitness(EmployedBee[i].trueFit);
/******贪婪选择策略*******/
if (EmployedBee[i].trueFit<NectarSource[i].trueFit)
{
for (j=0;j<D;j++)
{
NectarSource[i].code[j]=EmployedBee[i].code[j];
}
NectarSource[i].trail=0;
NectarSource[i].trueFit=EmployedBee[i].trueFit;
NectarSource[i].fitness=EmployedBee[i].fitness;
}else
{
NectarSource[i].trail++;
}
}
}
void CalculateProbabilities()//计算轮盘赌的选择概率
{
int i;
double maxfit;
maxfit=NectarSource[0].fitness;
for (i=1;i<FoodNumber;i++)
{
if (NectarSource[i].fitness>maxfit)
maxfit=NectarSource[i].fitness;
}
for (i=0;i<FoodNumber;i++)
{
NectarSource[i].rfitness=(0.9*(NectarSource[i].fitness/maxfit))+0.1;
}
}
void sendOnlookerBees()//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(t<FoodNumber)
{
R_choosed=random(0,1);
if(R_choosed<NectarSource[i].rfitness)//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;j<D;j++)
{
OnLooker[i].code[j]=NectarSource[i].code[j];
}
/****更新******/
Rij=random(-1,1);
OnLooker[i].code[param2change]=NectarSource[i].code[param2change]+Rij*(NectarSource[i].code[param2change]-NectarSource[k].code[param2change]);
/*******判断是否越界*******/
if (OnLooker[i].code[param2change]<lb)
{
OnLooker[i].code[param2change]=lb;
}
if (OnLooker[i].code[param2change]>ub)
{
OnLooker[i].code[param2change]=ub;
}
OnLooker[i].trueFit=calculationTruefit(OnLooker[i]);
OnLooker[i].fitness=calculationFitness(OnLooker[i].trueFit);
/****贪婪选择策略******/
if (OnLooker[i].trueFit<NectarSource[i].trueFit)
{
for (j=0;j<D;j++)
{
NectarSource[i].code[j]=OnLooker[i].code[j];
}
NectarSource[i].trail=0;
NectarSource[i].trueFit=OnLooker[i].trueFit;
NectarSource[i].fitness=OnLooker[i].fitness;
}else
{
NectarSource[i].trail++;
}
}
i++;
if (i==FoodNumber)
{
i=0;
}
}
}
/*******只有一只侦查蜂**********/
void sendScoutBees()//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;i<FoodNumber;i++)
{
if (NectarSource[i].trail>NectarSource[maxtrialindex].trail)
{
maxtrialindex=i;
}
}
if(NectarSource[maxtrialindex].trail>=limit)
{
/*******重新初始化*********/
for (j=0;j<D;j++)
{
R=random(0,1);
NectarSource[maxtrialindex].code[j]=lb+R*(ub-lb);
}
NectarSource[maxtrialindex].trail=0;
NectarSource[maxtrialindex].trueFit=calculationTruefit(NectarSource[maxtrialindex]);
NectarSource[maxtrialindex].fitness=calculationFitness(NectarSource[maxtrialindex].trueFit);
}
}
void MemorizeBestSource()//保存最优的蜜源
{
int i,j;
for (i=1;i<FoodNumber;i++)
{
if (NectarSource[i].trueFit<BestSource.trueFit)
{
for (j=0;j<D;j++)
{
BestSource.code[j]=NectarSource[i].code[j];
}
BestSource.trueFit=NectarSource[i].trueFit;
}
}
}
收敛曲线:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21