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工学博士学位论文
人工蜂群算法的研究与应用
博士研究生:王艳娇
指导教师:毕晓君教授
学位级别:工学博士
学科、专业:信号与信息处理
所在单位:通信与信息工程学院
论文提交日期:2013 年 4 月
论文答辩日期:2013 年 4 月
学位授予单位:哈尔滨工程大学
Classified Index:
:
A Dissertation for the Degree of
Research on the Improvement and Application of
Artificial Bee Colony Algorithm
Candidate: Yanjiao Wang
Supervisor: Prof. Xiaojun Bi
Academic Degree Applied for: Doctor of Engineering
Specialty: Signal and Information Process
Date of Submission: Apr. 2013
Date of Oral Examination: Apr. 2013
University: Harbin Engineering University
哈尔滨工程大学
学位论文原创性声明
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的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声
明的法律结果由本人承担。
作者(签字):
日期: 年月日
哈尔滨工程大学
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作者(签字): 导师(签字):
日期: 年月日年月日
人工蜂群算法的研究与应用
摘要
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm, ABC)是 2005 年提出的一种新型群智
能优化算法,并广泛应用于人工神经网络训练、滤波器设计、认知无线电和盲信号分离
等众多领域,均取得了良好应用效果,使其成为目前最有前景的进化算法之一。然而,
与其他进化算法的发展一样,在研究初期,存在大量问题需要研究,例如提高算法在各
种优化问题上的求解性能、拓展算法的应用范围等。
本课题为完善 ABC 算法的理论体系,针对算法存在的问题,从理论和应用两方面
对其进行深入研究。在理论研究方面,针对各种典型优化问题展开研究,一方面,改进
ABC 算法内在运行机制,力图提高算法在高维复杂单目标优化、二目标优化以及约束
多目标优化问题上的求解性能;另一方面,尝试引入其他机制,使算法能够处理多峰函
数优化和高维多目标优化问题,并取得令人较为满意的效果。在实际应用方面,将 ABC
算法应用到面向三维感知的无线多媒体传感器网络的全目标覆盖问题中,取得了良好效
果。具体如下:
第一,针对 ABC 算法在求解复杂单目标函数优化问题时仍存在易陷入局部最优、
收敛速度慢等问题,对其内在运行机制进行深入研究:为尽量避免算法陷入局部最优,
为跟随蜂设计新的概率选择模型代替原有较为贪婪的较优个体选择方式,并设计反向学
习变异策略代替侦察蜂行为;为在保证种群多样性的同时尽量提高收敛速度,在跟随蜂
和引领蜂的搜索中加入方向性搜索信息,设计新的搜索策略,综合以上改进提出一种改
进人工蜂群算法。实验仿真结果表明该改进算法性能优于现有四种算法。
第二,针对 ABC 算法目前尚不能处理多峰优化问题,通过大量实验研究,结合小
生境技术,尝试提出一种小生境人工蜂群算法。一方面,为