asp网站打开速度慢,兴义网站建设公司,爱做的小说网站吗,visual c 网站开发目录 1.摘要2.人工蜂群算法ABC原理3.强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法RL_DNSABC4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导应用定制读者交流 1.摘要
人工蜂群算法#xff08;Artificial Bee Colony#xff0c;ABC#xff09;因其结构简单且在全局优化任务中的有效性而被… 目录 1.摘要2.人工蜂群算法ABC原理3.强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法RL_DNSABC4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导·应用定制·读者交流 1.摘要
人工蜂群算法Artificial Bee ColonyABC因其结构简单且在全局优化任务中的有效性而被广泛认可。然而传统 ABC 算法中固定的邻域结构限制了其在动态且复杂搜索空间中的适应性。为了解决上述问题本文提出了基于强化学习驱动的双邻域结构人工蜂群算法RL_DNSABC。RL_DNSABC方法引入了双邻域结构能够更细致地在搜索空间中实现探索与开发的权衡。通过强化学习机制根据算法运行过程中的性能反馈动态调整邻域结构的大小从而实现自适应搜索。基于双邻域结构RL_DNSABC采用一种新颖的个体选择机制和三种带有不同偏好的改进搜索策略。
2.人工蜂群算法ABC原理
【智能算法】人工蜂群算法ABC原理及实现
3.强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法RL_DNSABC
RL_DNSABC算法结合了随机邻域结构RNS与欧几里得距离邻域结构EDNS构建双邻域搜索框架以增强搜索的多样性与灵活性。RNS的邻域大小由强化学习模块RL_RNS自适应调节使算法能够动态响应搜索环境的变化。考虑到传统适应度评估机制的局限性RL_DNSABC 引入了改进的个体选择方法并基于双邻域结构设计了三种具有不同偏好的搜索策略以更好地在全局探索与局部开发之间取得平衡。 双邻域结构
RNS每个解 X i X_i Xi会从整个种群中随机选取 k k k 个个体作为其邻居EDNS通过计算每个解 X i X_i Xi 与种群中其他个体之间的平均欧几里得距离来调整其邻域范围。 m d i ∑ i 1 S N d i , j S N − 1 md_i\frac{\sum_{i1}^{SN}d_{i,j}}{SN-1} mdiSN−1∑i1SNdi,j 对于不同个体 X i , X j X_i,X_j Xi,Xj,如果 d i , j d_{i,j} di,j小于 m d i md_i mdi则 X j X_j Xj属于 X i X_i Xi的EDNS邻居 S i 2 { S i 2 ∪ X j , if d i , j m d i S i 2 , otherwise S_i^2 \begin{cases} S_i^2 \cup X_j, \text{if } d_{i,j} md_i \\ S_i^2, \text{otherwise} \end{cases} Si2{Si2∪Xj,Si2,if di,jmdiotherwise
RNS中基于强化学习自适应邻域搜索
在传统ABC算法中邻域搜索的规模是固定的。实际上不同的优化问题往往需要不同的邻域规模以获得更好的性能。为克服这一局限本文将Q 学习机制引入随机邻域结构RNS中提出了自适应邻域调整模块 RL_RNS能够根据搜索过程中的表现动态调整邻域大小。
在ABC中适应度函数用于指导个体选择但在求解数值最小化问题的后期阶段目标函数值趋近于零不同解可能获得几乎相同甚至完全相同的适应度值导致优秀个体在观察蜂阶段无法被有效区分和优先选择。本文提出一种基于强化学习邻域结构RL_RNS的新型个体选择方法该方法通过构建个体 X i X_i Xi的RL_RNS邻域集合 S i 1 S_i^1 Si1: X i r b { ∃ X ∗ ∈ S i ∣ f ( X ∗ ) ≤ f ( X ) , ∀ X ∈ S i } X_{irb}\left\{\exists X^{*}\in S_{i}\left|f\left(X^{*}\right)\leq f\left(X\right),\forall X\in S_{i}\right.\right\} Xirb{∃X∗∈Si∣f(X∗)≤f(X),∀X∈Si}
基于RL_RNS和EDNS的不同改进搜索策略
在ABC中雇佣蜂主要负责全局搜索而观察蜂则依据雇佣蜂传递的信息进一步挖掘优质解理论上应发挥收敛优化作用。然而两个阶段采用相同的搜索策略导致算法偏重探索、收敛能力不足限制了优化性能。本文提出了一种基于 RL_RNS 的改进搜索策略在保持搜索多样性的同时有效提升收敛效率 v i , j x i r , j ϕ i , j ⋅ ( x i r , j − x i k , j ) ψ i , j ⋅ ( x i r b , j − x i k , j ) v_{i,j}x_{ir,j}\phi_{i,j}\cdot(x_{ir,j}-x_{ik,j})\psi_{i,j}\cdot(x_{irb,j}-x_{ik,j}) vi,jxir,jϕi,j⋅(xir,j−xik,j)ψi,j⋅(xirb,j−xik,j) 利用EDNS的概念设计另一种改进的搜索: v i , j x i e b , j ϕ i , j ⋅ ( x i e b , j − x k , j ) v_{i,j}x_{ieb,j}\phi_{i,j}\cdot(x_{ieb,j}-x_{k,j}) vi,jxieb,jϕi,j⋅(xieb,j−xk,j) 4.结果展示 5.参考文献
[1] Ye T, Zhang P, Wang H, et al. Reinforcement learning-driven dual neighborhood structure artificial bee colony algorithm for continuous optimization problem[J]. Applied Soft Computing, 2025, 169: 112601.
6.代码获取
xx
7.算法辅导·应用定制·读者交流
