蜜蜂算法

在计算机科学和运筹学中，蜜蜂算法是由Pham、Ghanbarzadeh等人开发的一种基于种群的搜索算法。在2005年。它模仿蜜蜂群的食物觅食行为。在其基本版本中，该算法执行一种与全局搜索相结合的邻域搜索，可用于组合优化和连续优化。蜜蜂算法应用的xxx条件是定义了一些解之间距离的度量。蜜蜂算法的有效性和特定能力已在许多研究中得到证明。

一群蜜蜂可以长距离（超过14公里）并同时向多个方向延伸，以从多种食物来源（花斑）采集花蜜或花粉。一小部分群体不断地在环境中寻找新的花块。这些侦察蜂在蜂巢周围的区域随机移动，评估遇到的食物来源的盈利能力（净能量产量）。当他们返回蜂巢时，侦察兵存放收获的食物。那些找到高利润食物来源的个体会前往蜂巢中一个称为“舞池”的区域，并进行一种称为摇摆舞的仪式。通过摇摆舞，侦察蜂将其发现的位置传达给闲散的旁观者，这些旁观者加入了对花丛的开发。由于舞蹈的长度与侦察员对食物来源的评价成正比，因此招募了更多的觅食者来收获评价最高的花块。跳舞后，侦察兵返回它发现的食物来源以收集更多食物。只要它们被评估为有利可图，当它们返回蜂巢时，侦察员就会宣传丰富的食物来源。招募的觅食者也可能会摇摆舞，从而增加对高回报花块的招募。由于这种自动催化过程，蜂群能够快速将觅食工作的重点转移到最有利可图的花块上。

蜜蜂算法模仿蜜蜂的觅食策略来寻找优化问题的最佳解决方案。每个候选解决方案都被认为是一个食物来源（花），n个代理（蜜蜂）的种群（群体）用于搜索解决方案空间。每次人造蜜蜂访问一朵花（落在解决方案上），它都会评估其盈利能力（适应度）。

蜜蜂算法由一个初始化过程和一个主要的搜索周期组成，该周期迭代给定的次数T，或者直到找到一个可接受的适应度的解决方案。每个搜索周期由五个程序组成：招聘、本地搜索、邻域收缩、站点放弃和全局搜索。