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  • 基于蜜蜂算法的函数寻优及TSP搜索算法


    文章目录

    • 一、理论基础
      • 1、连续型蜜蜂算法
      • 2、离散型蜜蜂算法
    • 二、仿真实验与结果分析
      • 1、函数寻优
      • 2、TSP搜索
    • 三、参考文献

    一、理论基础

    1、连续型蜜蜂算法

    文献[1]的目的是从蜜蜂的自然觅食行为出发,描述一种称为蜜蜂算法(Bees Algorithm, BA)的优化算法,以找到最优解。该算法同时执行开发性邻域搜索和随机探索性搜索。具体描述请参考文献[1]。

    2、离散型蜜蜂算法

    文献[2]提出了一种离散型的蜜蜂算法,用以求解TSP优化问题,具体描述请参考文献[2]。

    二、仿真实验与结果分析

    1、函数寻优

    以Sphere函数为例,设置维度为5,变量上下界分别为10和-10,最大迭代次数为1000,结果如下:
    在这里插入图片描述

    2、TSP搜索

    以kroA100、berlin 52、kroB150为例,结果如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、参考文献

    [1] Baris Yuce, Michael S. Packianather, Ernesto Mastrocinque, et al. Honey Bees Inspired Optimization Method: The Bees Algorithm[J]. Insects, 2013, 4: 646-662.
    [2] Şahin M. Improvement of the Bees Algorithm for Solving the Traveling Salesman Problems[J]. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2022, 15(1): 65-74.

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