群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

労働分担人工蜂コロニー数値関数最適化アルゴリズム

シャオ・レンビンとワン・インコン

 群知能は、分散型で自己組織化された群れの集団行動と簡単に定義されます。自己組織化と労働分担は、群知能の 2 つの重要な要素です。人工蜂コロニー (ABC) アルゴリズムは、最新の群知能ベースのアルゴリズムの 1 つです。ABC アルゴリズムにおける蜂の行動は自己組織化の特徴を満たしていますが、ABC アルゴリズムには特定の労働分担メカニズムはありません。本研究では、労働分担メカニズムを ABC アルゴリズムに組み込むことで、労働分担人工蜂コロニー (LDABC) アルゴリズムと呼ばれる改良された ABC アルゴリズムを提案します。これは、個体の特化と役割の可塑性によって実現されます。個体の特化を実現するために、雇用蜂、傍観蜂、偵察蜂の 3 つの異なる検索方法を指定します。これらの検索方法は、食料源の品質に関連しており、蜂が食料源を最大限に活用できるようにします。役割の可塑性は、セルオートマトンと組み合わせることで実現されます。セルオートマトンでは、蜂の役割は静的ではなく周囲の環境によって変化するため、蜂が​​ 1 つの検索方法に限定されなくなります。さまざまな検索モードと検索動作の柔軟性により、当社のアルゴリズムは探索と活用のバランスをより良く実現します。13 のベンチマーク関数と CEC-2013 テスト関数でテストされた実験結果は、競争力のあるパフォーマンスを示しています。