西安电子科技大学人工智能学院：复杂网络与群体智能（20页）.pdf

1、复杂网络与群体智能复杂网络与群体智能 吴建设 Email: 西安电子科技大学人工智能学院 1 蜜蜂种群行为描述 人工蜂群算法 群体智能产生机理研讨 人工蜂群算法人工蜂群算法 2 群体智能 群体智能是具有社会性的生物，比如蜜蜂、蚂蚁、鱼群、鸟群等，或者其它个体，通过相互作用、相互协同而成为一个群体所涌现出的智能。群体智能是社会学领域长期研究的一个问题，目前也是人工智能领域研究的问题。群体智能研究方向 群体智能产生的机理研究：萤火虫的同步闪亮，蝉的同步鸣叫 模仿群体智能的行为：模仿鸟群的飞行，模仿鱼群的行为，模仿雁群的编队方式。模仿群体智能的算法设计：通过模拟群体智能而解决复杂问题的优化算法设计。

2、蜜蜂种群行为描述蜜蜂种群行为描述 3 1.蜂群的群体智能 蜜蜂种群属于群体智能的一种，其个体行为极其简单，但其个体之间通过相互协作能表现出宏观智能的行为特征，它不是简单的个体集合，而是一种超越个体行为的更高级的表现。蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜，同时它们还能适应环境的改变。2.蜜蜂分类及职责 分类分类：蜜蜂分为雇佣蜂（引领蜂）和非雇佣蜂，非雇佣蜂又分为侦查蜂和跟随蜂 职责职责：雇佣蜂：也称为引领蜂，其与所采集的食物源一一对应。引领蜂储存有某一个食物源的相关信息（相对于蜂巢的距离、方向、食物源的丰富程度等）并且将这些信息以一定的概率与其他蜜蜂分享。非雇佣蜂：又

3、分为侦查蜂、跟随蜂。侦查蜂探测蜂巢周围的新蜜源，而跟随峰在蜂巢等待并通过与引领蜂分享相关信息找到食物源。蜜蜂种群行为描述蜜蜂种群行为描述 4 3.信息交换信息交换 通过跳摇摆舞的形式进行信息的交流，它传达了有关蜂巢周围蜜源的重要信息。4.采蜜过程采蜜过程 蜜粉采蜜时，蜂巢中的一部分蜜蜂作为侦查蜂，不断随机地在蜂巢附近寻找蜜源，如果发现了花蜜量超过某个阈值的蜜源，则此侦查蜂变为雇佣蜂开始采蜜，采蜜后飞回蜂巢，此时该雇佣蜂有三种选择：放弃食物源成为非雇佣蜂；跳摇摆舞将食物源的信息与跟随蜂交流，并招募一些跟随蜂一起返回原食物源采蜜，跟随蜂数量取决于蜜源质量；继续在同一个食物源采蜜而不进行招募。通过该

4、方式，蜂群能快速且有效地找到花蜜量最高的蜜源。蜜蜂种群行为描述蜜蜂种群行为描述 5 1人工蜂群算法概述人工蜂群算法概述 人工蜂群算法（artificial bee colony algorithm，ABC算法）是一种模拟实际蜜蜂的采蜜机制的算法。由三部分组成：食物源、雇佣蜂和非雇佣蜂，其中整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源（即食物源）。食物源：蜜源，一个食物源就是一个解向量，蜜源的优劣程度即为可行解的好坏程度。雇佣蜂：雇佣蜂（引领蜂）与食物源的位置相对应，一个食物源对应一个引领蜂。在ABC算法中，食物源的个数与引领蜂的个数相等。其任务是发现食物源信息，并根据食物源的优劣程度（适应值的大小）采

5、用轮盘赌的方式雇佣跟随蜂采蜜（搜索最优解）。人工蜂群算法人工蜂群算法 6 1人工蜂群算法概述人工蜂群算法概述 人工蜂群算法（artificial bee colony algorithm，ABC算法）是一种模拟实际蜜蜂的采蜜机制的算法。由三部分组成：食物源、雇佣蜂和非雇佣蜂，其中整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源（即食物源）。食物源：雇佣蜂：非雇佣蜂：包括侦査蜂、跟随蜂。侦查蜂是在蜂巢附近寻找新的食物源，跟随蜂在蜂巢的招募区内根据引领蜂提供的蜜源信息来选择食物源。若一个食物源多次更新没有改进，则放弃该食物源，此食物源对应的引领蜂变成侦査蜂，随机搜索新的食物源。人工蜂群算法人工蜂群算法 7 2

6、 人工蜂群算法原理人工蜂群算法原理 （1）食物源初始化 食物源 i,i=1.N,的质量对应于解的适应度，N为食物源的个数。设求解问题的维数为 D，在第t次迭代食物源i的位置表示为：其中，Ld和Ud分别代表搜索空间的下限。食物源i的初始位置按照（2-1）式在搜索空间随机产生：(2-1)人工蜂群算法人工蜂群算法 8 12,.ttttiiiiDXxxx(,)idddxL U),)(1,0(dddidLUrandLx2 人工蜂群算法原理人工蜂群算法原理 （2）食物源的更新 在开始搜索阶段，引领蜂在食物源i的周围根据(2-2)式搜索一个新的食物源。(2-2)其中j