文档介绍：万方数据
基于人工蜂群优化算法的光谱形复用技术静髓四露刘雁飞，李志斌②．允盈︷ィ景下的应用需求呻Ｆ渌从梅绞接氩ǚ指从孟啾龋摘要：光纤布喇光栅诠钩纱笮痛ǜ型缡保捎诠庠创碛邢藁岢鱿止馄字氐奈侍狻Ｌ岢隽艘恢秩斯し淙算法及改进惴ǖ慕獾骷际酰岷泶锸轿#�其中，�１硎��带宽，�⑷搿�分别表示第�鯢�的波长�，人�，入�，⋯，人。。��梢灾毓购��缦拢���其中，�����，⋯，脚�硎竟乖旌��卸杂Φ拿扛鯢�的中心波长。将��耄瑂�瑂�．”，��与�入，入�，入�，⋯，入。。��卸员龋�⑶彝ü齡�耍瑂。，�浚��唬瑂。��勘碚髌�重合程度为：当且仅当�。，�，．一，������隑���珹��保�勘�函数���瑂，，⋯，��取到最小值，原始光谱和重构光谱达到最优匹配，即求出中心波长值。��惴ㄍü�饪占涞牡憷幢硎久墼次恢茫�炊�应着问题的潜在解【�】。需要采用迭代的方式搜寻蜜源邻域位置，基于蜜源丰富度雇佣跟随蜂采蜜。在此过程中需要分析蜜源在更新多次后是否得到改进．如果未改进则不再保留该蜜源．而是通过侦察蜂继续搜寻新的蜜源。其中。侦察蜂、引领蜂和跟随蜂的作用不同，侦察蜂有助于解决陷入局部最优的问题；引领蜂可以保持优良解：跟随蜂则能够改善收敛性。Ⅳ��砻墼词�浚�墼碭��，����鬚�闹柿�上限，已知���，⋯�！甏�淼���浚�騤的初始位置生成公式如下所示：其中．��为随机数的缩写。在搜索开始阶段．引领蜂在蜜源�的周围根据式��阉饕桓鲂碌拿墼础��拿墼矗�ケ硎拘拚�蟮氖澄镌吹奈恢茫��硎镜趈�肴哦�潭扔泄兀�饕J荹一����确植嫉乃��反射率、中心波长。由此可以得到叠加光谱的形式为：其中，�硎镜�庸馄缀���床裳�馄祝籫表示超高斯函数。式��械钠仔慰赡芑岱⑸�耆�氐��部赡�部分重叠或不重叠。为了方便解调�鯢�的中心��惴��甃—���，��厂厶�其中，�賘，表示在Ⅳ�雒墼粗兴婊�∪∫桓霾坏扔�个蜜源的第��戎怠�机数。根据新蜜源�视Χ扔隭的比较来确定是否保留，如果前者优于后者，则采用新的蜜源；如果后者优于前者，则不使用新蜜源，即依然保留�Ｔ谌ú恳�领蜂按照式��扑阃瓿珊螅��娣涓�萑缡��对概率进行计算。刘雕��钪颈螅夯�谌斯し淙河呕�惴ǖ墓馄仔胃从眉际�图�⒘P问降墓廒诟从孟低辰峁雇�“�．�沾�扛�、．�，，．、万方数据
亘断蜜源是否更三二二二二：岁矗乒峨纂��鄱��������—、�!!#�田髓四露�；�小苖。】�Ы興�，��й�，�浴輑�⑦兜蜀庸考重．不��年第��解；�骸蕒��⋯，�是随机选择的指标；吼『∈��，�亢�哦『∈�．���蔷�确植嫉乃婊��：餱和�琭均为缩�笛橛敕治���其中，鲍表示蜂蜜源��杂Φ氖视χ担�唇獾氖视�度。在��惴ㄖ校�獾氖视Χ绕兰垡谰菔��来计算。其中，‘代表解的函数值。如果蜜源�谒阉鞴�讨�已经达到了阀值�����敲挥谢袢〉礁�诺拿墼矗�则不保留��耸闭觳旆浣�谒阉骺占淠谌我庑纬梢�个新的蜜源，具体过程如式���荆��其中．���I柚玫某跏疾问����为判断蜜源是否更新的上限。��算法受差分进化算法的启发．结合��惴ǖ奶氐憬�行改进．可以得到如下搜索方程：Ⅵ户���妒�琂�旷���蛾�勘．厂���其中，瓢�4咏��秩褐兴婊�∪〉幕ゲ幌嗤�母�体，����⋯，��；�����蛂�莧��⋯，��中随机选择的整数，且都与