Вопрос 35: Метод пчелиной колонии

Страница 69 методы, многокритеральная оптимизация

Основной целью эволюционной оптимизации является поиск такого сочетания параметров (независимых переменных), которое бы способствовало максимизации или минимизации качественных, количественных и вероятностных характеристик решаемой задачи. В последнее время широкое распространение получили интегрированные методы оптимизации, заимствующие основные принципы своей работы из живой природы.

Алгоритм колонии пчёл. Алгоритм колонии пчёл (Artificial Bee Colony (ABC)) был впервые предложен турецким учёным Д. Карабога в 2005 г. для решения задачи параметрической оптимизации. Его суть заключается в моделировании поведения колонии пчёл в поисках нектара.

В живой природе принцип работы пчелиного улья основывается на чёт- ком распределении обязанностей между отдельными его индивидами. Всех пчёл в улье можно разделить на 3 группы:

1) рабочие пчёлы;
2) пчёлы-исследователи;
3) пчёлы-разведчики.

Рабочие пчёлы занимаются поиском источников нектара и снабжают информацией о качестве исследованных участков остальных пчёл (исследователей). Пчёлы-исследователи всё это время находятся в улье и получают информацию об объекте исследования только от рабочих пчёл. Пчёлыразведчики, в свою очередь, осуществляют случайный поиск новых источников нектара.

Биологические основы метода пчелиной колонии. Для описания поведения пчёл в природе используются 3 основных понятия: источник нектара (цветок), занятые фуражиры, незанятые фуражиры. Источник нектара характеризуется значимостью, определяемой различными факторами, такими, как удалённость от улья, концепция нектара, удобство добычи нектара.

Занятые фуражиры закреплены за отдельным источником, на котором они добывают нектар, т. е. они «заняты» им. Занятые фуражиры владеют такой информацией о данном источнике нектара, как расстояние и направление от улья, полезность источника.

Незанятые фуражиры продолжают искать источники нектара для их использования. Существует 2 типа незанятых фуражиров: разведчики, которые ищут новые источники нектара, и наблюдатели, которые ждут в улье и могут выполнять в нём другие действия.

Среднее количество разведчиков в рое составляет 5...10 %. Несмотря на коллективный характер поведения общественных насекомых и на разные схемы этого поведения, отдельное насекомое также способно выполнять различные сложные действия, примером чего может служить сбор и обработка нектара пчёлами.

Многомерная оптимизация на основе метода пчелиной колонии. Одной из часто встречающихся задач в процессе моделирования сложных объектов и систем является нахождение глобального оптимума многомерной функции. Для решения этой задачи применяется ряд методов (например, метод Коши, Ньютона и т. п.), которые, однако, требуют непрерывности, дифференцируемости и унимодальности целевых функций. Поэтому предлагается применить метод пчелиной колонии для решения задачи оптимизации многомерной функции.

Работу алгоритма можно посмотреть в методе на странице 68, формулы и переменыне не увидел смысла переносить