国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

数值函数优化的劳动分工人工蜂群算法

肖仁斌、王英聪

 群体智能简单定义为分散式、自组织群体的集体行为。自组织和分工是群体智能的两个关键组成部分。人工蜂群（ABC）算法是最新出现的基于群体智能的算法之一。ABC算法中蜜蜂的行为满足自组织特性，但是ABC算法中没有具体的分工机制。本文提出一种改进的ABC算法，即分工人工蜂群（LDABC）算法，该算法将分工机制引入ABC算法，通过个体专业化和角色可塑性实现分工。为实现个体专业化，我们为雇佣蜂、旁观蜂和侦察蜂指定了三种不同的搜索方法，这些搜索方法与食物源质量相关，使蜜蜂能够最大限度地利用食物源。角色可塑性是通过与元胞自动机相结合实现的，其中蜜蜂的角色不是静态的，而是随着周围环境而变化，使蜜蜂不局限于一种搜索方法。搜索模式的多样性和搜索行为的灵活性使得我们的算法在探索和利用之间取得了更好的平衡，在13个基准函数和CEC-2013测试函数上的实验结果表现出了较好的性能。