ABC算法的全面解析

一、ABC算法模型

ABC算法，也被稱為人工蜂群算法，是一種良好的優化算法，它的靈感源於蜜蜂進食行為。ABC算法的模型可以概括為三個主要行為：

1、蜜蜂們採集食物（exploration）；

2、蜜蜂們在花朵之間比較食物的相對質量（exploitation）；

3、蜜蜂們把發現的新食物位置告訴其它蜜蜂（communication）。

二、ABC算法的優化吸波設計代碼

下面是一段ABC算法用於吸波設計的優化代碼：

function[bestFit, bestPosition]=ABC(func,Xi,Xf,D,FoodsLimit)
  % func: 目標函數
  % Xi,Xf: 探索空間
  % D: 坐標維數
  % F: 線性縮放因子（0,1）
  % FoodsLimit: 食物限制

  % 初始化種群
  for i=1:Foodslimit
    Sol(i,:)=Xi+rand(1,D).*(Xf-Xi);
    Fit(i)=func(Sol(i,:));
  end
  % 尋找最佳解
  [bestFit, bestIndex]=min(Fit);
  bestPosition=Sol(bestIndex,:);

  % 循環迭代
  for iter=1:Maxiter
    % 通過跟隨蜜蜂數量比例來決定嘗試局部或全局搜索
    if rand>prob
      for i=1:Foodslimit
        %每一個蜜蜂把自己的食物拿給其它蜜蜂
        site[i,:]=Sol(i,:)+rand(D,1).*(Sol(i,:)-Sol(randi(Foodslimit),:));
        % 防止越界
        site[i,:]=min(max(site(i,:),Xi),Xf);
        fnew=func(site(i,:));
        if fnew<Fit(i)
          Fit(i)=fnew;
          Sol(i,:)=site(i,:);
          if fnew<bestFit
            bestFit=fnew;
            bestPosition=site(i,:);
          end
        end
      end
    else
      % 通過跟隨蜜蜂數量比例確定跟隨的源蜂位置
      e=randi(Foodslimit);
      % 普通蜜蜂被提供源蜂位置
      for i=1:Foodslimit
        % 候選解
        site1(i,:)=Sol(i,:);
        % 找跟隨的源蜂及其方向
        if rand<F
          for j=1:D
            site1(i,j)=Sol(e,j)+(rand-0.5)*2*(Sol(i,j)-Sol(e,j))*F;
          end
        end
        % 防止越界
        site1(i,:)=min(max(site1(i,:),Xi),Xf);
        fnew=func(site1(i,:));
        if fnew<Fit(i)
          Fit(i)=fnew;
          Sol(i,:)=site1(i,:);
          if fnew<bestFit
            bestFit=fnew;
            bestPosition=site1(i,:);
          end
        end
      end
    end
  end

三、ABC算法比賽

ABC算法與其他優化算法在不同問題中進行比較測試，以測試它的有效性。下面是ABC算法在求解標準測試函數時，與其他常見優化算法的比較結果：

function [Best_score,Best_pos]=FABC(func,Xi,Xf,D,GN,SN,MaxGen,EnemyNum,limit)
  % GN: 全局搜蜂的數量
  % SN: 局部搜蜂的數量（每個全局搜蜂都有SN個局部搜蜂）
  % MaxGen: 迭代次數
  % EnemyNum: 選手數量
  % limit：引導蜜蜂分布的均勻度參數

  %初始化食物源
  Pop1=repmat(Xi,GN,1)+rand(GN,D).*(repmat(Xf-Xi,GN,1));
  Pop1_fit=feval(func,Pop1);
  gbestFit=min(Pop1_fit);
  gbestIndex=find(Pop1_fit==gbestFit);
  gbestPos=Pop1(gbestIndex(1),:);

  %初始化敵人坐標
  Pop2=repmat(Xi,EnemyNum,1)+rand(EnemyNum,D).*(repmat(Xf-Xi,EnemyNum,1));
  Pop2_fit=feval(func,Pop2);

  %開始迭代
  for GN=1:MaxGen
    % 隨機確定種群中的LB個提供源蜂位置
    [Neighbors, Dist]=getNeighbors(Pop1,gn, limit, D);

    % 全局搜蜂行為
    for i=1:GN
      NewSolutions=LocateNeighbor(func, Pop1(i,:), Pop1(Neighbors(i,:), :), D, SN);

      % 驗證解的範圍不能溢出
      NewSolutions=min(NewSolutions,Xf);
      NewSolutions=max(NewSolutions,Xi);

      % 檢驗每個解，與當前解比較，保留最優解
      for kk=1:SN
        % 計算新解的適應度，如果比當前的解好，則用新解代替
        NewSolutions_fit(kk,:)=feval(func,NewSolutions(kk,:));

        if NewSolutions_fit(kk)<=Pop1_fit(i)
          Pop1(i,:)=NewSolutions(kk,:);
          Pop1_fit(i)=NewSolutions_fit(kk);
        end
      end

      if Pop1_fit(i)<gbestFit
        gbestFit=Pop1_fit(i);
        gbestPos=Pop1(i,:);
      end
    end
  end
  Best_score=gbestFit;
  Best_pos=gbestPos;
end

四、ABC算法含金量

ABC算法的含金量非常高，這得益於其獨特的搜索策略。與其他優化算法不同，ABC算法可以在高維度問題中進行有效搜索。同時，ABC算法還有一些特性：

1、簡單易實現，不需要過多的數學背景；

2、實用性強，可以有效解決複雜問題；

3、與其他優化算法相比，具有更快的收斂速度；

4、ABC算法的靈活性非常高，可以進行參數調整來適應不同的搜索情景。

五、ABC算法matlab

ABC算法的Matlab代碼如下：

function [bestFit, bestPosition]=ABC(func,Xi,Xf,D,Foodslimit)
  % func: 目標函數
  % Xi,Xf: 探索空間
  % D: 坐標維數
  % F: 線性縮放因子（0,1）
  % Foodslimit: 食物限制

  % 初始化種群
  for i=1:Foodslimit
    Sol(i,:)=Xi+rand(1,D).*(Xf-Xi);
    Fit(i)=func(Sol(i,:));
  end
  % 尋找最佳解
  [bestFit, bestIndex]=min(Fit);
  bestPosition=Sol(bestIndex,:);

  % 循環迭代
  for iter=1:Maxiter
    % 通過跟隨蜜蜂數量比例來決定嘗試局部或全局搜索
    if rand>prob
      for i=1:Foodslimit
        %每一個蜜蜂把自己的食物拿給其它蜜蜂
        site[i,:]=Sol(i,:)+rand(D,1).*(Sol(i,:)-Sol(randi(Foodslimit),:));
        % 防止越界
        site[i,:]=min(max(site(i,:),Xi),Xf);
        fnew=func(site(i,:));
        if fnew<Fit(i)
          Fit(i)=fnew;
          Sol(i,:)=site(i,:);
          if fnew<bestFit
            bestFit=fnew;
            bestPosition=site(i,:);
          end
        end
      end
    else
      % 通過跟隨蜜蜂數量比例確定跟隨的源蜂位置
      e=randi(Foodslimit);
      % 普通蜜蜂被提供源蜂位置
      for i=1:Foodslimit
        % 候選解
        site1(i,:)=Sol(i,:);
        % 找跟隨的源蜂及其方向
        if rand<F
          for j=1:D
            site1(i,j)=Sol(e,j)+(rand-0.5)*2*(Sol(i,j)-Sol(e,j))*F;
          end
        end
        % 防止越界
        site1(i,:)=min(max(site1(i,:),Xi),Xf);
        fnew=func(site1(i,:));
        if fnew<Fit(i)
          Fit(i)=fnew;
          Sol(i,:)=site1(i,:);
          if fnew<bestFit
            bestFit=fnew;
            bestPosition=site1(i,:);
          end
        end
      end
    end
  end
end

六、ABC算法流程

ABC算法的流程可以總結為以下步驟：

1、初始化一個種群，包含n個候選解；

2、通過多次循環，所有蜜蜂在每個工作周期中試圖找到新花朵（位置），並比較找到花朵的優劣性；

3、蜜蜂通過舞蹈（搖擺）的方式，告訴其他蜜蜂新花朵的位置；

4、重複前面的步驟，直到達成一定的停止準則。

七、ABC算法代碼

ABC算法的代碼如下：

function [bestFit, bestPosition]=ABC(func,Xi,Xf,D,Foodslimit)

% func: 目標函數

% Xi,Xf: 探索空間

% D: 坐標維數

% F: 線性縮放因子（0,1）

% Foodslimit: 食物限制
 % 初始化種群
 for i=1:Foodslimit
 Sol(i,:)=Xi+rand(1,D).*(Xf-Xi);
 Fit(i)=func(Sol(i,:));
 end
 % 尋找最佳解
 [bestFit, bestIndex]=min(Fit);
 bestPosition=Sol(bestIndex,:);
 % 循環迭代
 for iter=1:Maxiter
 % 通過跟隨蜜蜂數量比例來決定嘗試局部或全局搜索
 if rand>prob
 for i=1:Foodslimit
 %每一個蜜蜂把自己的食物拿給其它蜜蜂
 site[i,:]=Sol(i,:)+rand(D,1).*(Sol(i,:)-Sol(randi(Foodslimit),:));
 % 防止越界
 site[i,:]=min(max(site(i,:),Xi),Xf);
 fnew=func(site(i,:));
 if fnew<Fit(i)
 Fit(i)=fnew;
 Sol(i,:)=site(i,:);
 if fnew<bestFit
 bestFit=fnew;
 bestPosition=site(i,:);
 end
 end
 end
 else
 % 通過跟隨蜜蜂數量比例確定跟隨的源蜂位置
 e=randi(Foodslimit);
 % 普通蜜蜂被提供源蜂位置
 for i=1:Foodslimit
 % 候選解
 site1(i,:)=Sol(i,:);
 % 找跟隨的源
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/289255.html