求解離散優(yōu)化問題的人工蜂群算法研究.pdf

1、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm，ABC)是一種受蜜蜂采蜜行為啟發(fā)產(chǎn)生的新型群體智能優(yōu)化算法。由于控制參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)、計(jì)算簡(jiǎn)潔等特點(diǎn)，近年來ABC算法備受研究者關(guān)注。不過ABC算法提出時(shí)最早用于求解連續(xù)函數(shù)優(yōu)化、連續(xù)多目標(biāo)優(yōu)化、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等問題，對(duì)于離散優(yōu)化問題的應(yīng)用研究并不太多。離散優(yōu)化問題是眾多優(yōu)化問題的一個(gè)重要分支且具有廣泛的工業(yè)應(yīng)用需求，為此本文將擴(kuò)展ABC算法使其能夠處理典型

2、應(yīng)用領(lǐng)域的離散優(yōu)化問題。
　　本文將基本ABC算法離散化后得到DABC算法，并應(yīng)用它求解基于眾包環(huán)境下的軟件協(xié)同測(cè)試任務(wù)分配問題。在與基于啟發(fā)式策略的任務(wù)分配方法進(jìn)行對(duì)比中，DABC算法的分配結(jié)果更優(yōu)，可以有效的降低進(jìn)行測(cè)試任務(wù)所需要的成本。
　　本文在總結(jié)學(xué)者對(duì)ABC算法研究工作的基礎(chǔ)上對(duì)離散化后的DABC算法進(jìn)行了改進(jìn)，具體改進(jìn)點(diǎn)為:(1)使用基于反向輪盤賭的選擇策略代替基本人工蜂群算法的輪盤賭選擇策略以保持種群多樣性，

3、增強(qiáng)算法的尋優(yōu)能力;(2)受差分演化算法和遺傳算子的啟發(fā)，提出了一種多維變量擾動(dòng)鄰域搜索策略以提高算法的獲得全局最優(yōu)解的能力?；谝陨蟽牲c(diǎn)改進(jìn)得到IDABC算法并將IDABC算法應(yīng)用于求解0-1背包問題中，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。本節(jié)實(shí)驗(yàn)從三方面出發(fā):(1)通過與不同算法所獲得的最優(yōu)解情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證算法的求解能力，(2)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證設(shè)置不同的參數(shù)值對(duì)算法的影響，(3)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的多維變量擾動(dòng)鄰域搜索策略對(duì)于算法尋優(yōu)能力以及加快算法