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研究生:楊清淵
研究生(外文):Ching-Yuan Yang
論文名稱:運用菁英跳脫策略改良人工蜂群演算法
論文名稱(外文):Improving Artificial Bee Colony Algorithm with Elite Escaping Strategy
指導教授:李維平李維平引用關係
指導教授(外文):Wei-Ping Lee
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:全域最佳解個體最佳解菁英跳脫策略人工蜂群演算法
外文關鍵詞:Artificial Bee Colony algorithmGlobal optimal solutionsElite Escape StrategyIndividual optimal solution
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人工蜂群演算法是近年來新穎的演算法,已經被證實優於基因演算法、粒子群演算法、差分演算法等,但其在精準度、收斂速度仍有可提升的空間,也同樣具有演算法易陷入區域最佳解的問題。
本研究提出改良工蜂和觀察蜂的搜尋公式,利用最佳解向量以及個體最佳解來引導搜尋的方向,幫助搜尋解以及收斂的速度,在偵查蜂的部分,加入了全體最佳解和個體最佳解向量來產生,並使用判斷閥值來避免陷入區域最佳解的問題,又能有效提升求解精度。
本研究則主要提出四個實驗,分別是自己方法比較、相關研究比較、雜訊實驗、非0最佳解,可以驗證出在不同實驗環境下,仍有優異的效能,未來更可以再嘗試結合其他演算法。





The artificial bee colony algorithm ,a novel algorithm in recent years, has been shown to be superior to Genetic algorithms, Particle Swarm Optimization algorithms, and Differential Evolution algorithm. However,there is still room for its improvement in accuracy and convergence rate; in addition, it also involves the issue in terms of the problem of the algorithm,which is easy to fall into the local optimal solution.
This study proposes a search formula for improved employed bees and onlookers bee, by the use of optimal solution vector as well as individual optimal solution to guide the search direction, and to help search for solutions and the speed of convergence. In the scout bee,adding global optimal solutions and individual optimal solution vector to generate and using it to determine the threshold to avoid the problem of the local optimal solution,can effectively enhance the solution accuracy.
This study consists in three experiments, including comparison with related researches, experimental noise, and non-0 the optimal solution. The main objective of the three experiments verifies the outstanding performance in different experimental environments. Different combination with other algorithms can also be examined in the future.






摘要 I
Abstract II
致謝詞 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究問題與目的 2
1.3論文架構 3
1.4研究的流程 4
第二章 文獻探討 5
2.1仿生式計算 5
2.1.1基因演算法 6
2.1.2粒子群演算法 6
2.2人工蜂群演算法 7
2.2.1人工蜂群演算法近期研究 11
2.2.2人工蜂群演算法相關應用 11
2.3人工蜂群演算法的改良方式 12
2.3.1參數優化 12
2.3.2混合演算法 12
2.3.3最佳解改良 13
第三章 演算法設計 15
3.1人工蜂群演算法的改良流程 16
3.2菁英跳脫策略 18
3.2.1鄰域搜索公式改良 18
3.2.2偵查蜂改良 20
3.3測試函數與準則 21
第四章 實驗測試 24
4.1實驗環境 24
4.2參數設定 24
4.3實驗一:改良方法比較 25
4.3.1 Sphere Function (f1) 26
4.3.2 Rosenbrock Function (f2) 28
4.3.3 Rastrigin Function (f3) 30
4.3.4 Griewank Function (f4) 32
4.3.5 Ackley Function (f5) 34
4.3.6 綜合比較 36
4.4實驗二:相關研究比較 36
4.4.1 Sphere Function (f1) 37
4.4.2 Rosenbrock Function (f2) 39
4.4.3 Rastrigin Function (f3) 41
4.4.4 Griewank Function (f4) 43
4.4.5 Ackley Function (f5) 45
4.5實驗三:雜訊實驗 47
4.5.1 Sphere Function (f1) 48
4.5.2 Rosenbrock Function (f2) 51
4.5.3 Rastrigin Function (f3) 54
4.5.4 Griewank Function (f4) 57
4.5.5 Ackley Function (f5) 60
4.6實驗四:非零最佳解 63
4.6.1 Schwefel Function (f6) 64
4.6.2 Rana Function (f7) 66
4.6.3 Egg Holder Function (f8) 68
4.7 綜合比較 70
第五章 結論 71
5.1結論 71
5.2 未來發展 71
參考文獻 72

圖1-1:研究架構圖 4
圖2-1:演化步驟 6
圖2-2:人工蜂群演算法的流程圖 10
圖3-1:蜂群演算法的改良流程圖 17
圖3-2:改良搜索公式示意圖 19
圖3-3:偵察蜂改良示意圖 20
圖3-4:Sphere函數 22
圖3-5:Rosenbrock 函數 22
圖3-6:Rastrigin函數 23
圖3-7:Griewank函數 23
圖3-8:Ackley函數 23
圖4- 1: Sphere 30維拆分方法收斂圖 26
圖4- 2: Sphere 60維拆分方法收斂圖 27
圖4- 3: Sphere 90維拆分方法收斂圖 27
圖4- 4: Rosenbrock 2維拆分方法收斂圖 29
圖4- 5 :Rosenbrock 3維拆分方法收斂圖 29
圖4- 6:Rosenbrock 30維拆分方法收斂圖 29
圖4- 7: Rastrigin 30維拆分方法收斂圖 31
圖4- 8:Rastrigin 60維拆分方法收斂圖 31
圖4- 9:Rastrigin 90維拆分方法收斂圖 31
圖4- 10:Griewank 30維拆分方法收斂圖 33
圖4- 11:Griewank 60維拆分方法收斂圖 33
圖4- 12:Griewank 90維拆分方法收斂圖 33
圖4- 13:Ackley 30維拆分方法收斂圖 35
圖4- 14:Ackley 60維拆分方法收斂圖 35
圖4- 15:Ackley 90維拆分方法收斂圖 35
圖4- 16:sphere 30維收斂圖 38
圖4- 17:sphere 60維收斂圖 38
圖4- 18:sphere 90維收斂圖 38
圖4- 19:Rosenbrock 2維收斂圖 40
圖4- 20:Rosenbrock 3維收斂圖 40
圖4- 21:Rosenbrock 30維收斂圖 40
圖4- 22:Rastrigin 30維收斂圖 42
圖4- 23:Rastrigin 60維收斂圖 42
圖4- 24:Rastrigin 90維收斂圖 42
圖4- 25:Griewank 30維收斂圖 44
圖4- 26:Griewank 60維收斂圖 44
圖4- 27:Griewank 90維收斂圖 44
圖4- 28:Ackley 30維收斂圖 46
圖4- 29:Ackley 60維收斂圖 46
圖4- 30:Ackley 90維收斂圖 46
圖4- 31:Sphere noise 30維收斂圖 48
圖4- 32:Sphere noise 60維收斂圖 49
圖4- 33:Sphere noise 90維收斂圖 50
圖4- 34:Rosenbrock noise 2維收斂圖 51
圖4- 35:Rosenbrock noise 3維收斂圖 52
圖4- 36:Rosenbrock noise 30維收斂圖 53
圖4- 37:Rastrigin noise 30維收斂圖 54
圖4- 38:Rastrigin noise 60維收斂圖 55
圖4- 39:Rastrigin noise 90維收斂圖 56
圖4- 40:Griewank noise 30維收斂圖 57
圖4- 41:Griewank noise 60維收斂圖 58
圖4- 42:Griewank noise 90維收斂圖 59
圖4- 43:Ackley noise 30維收斂圖 60
圖4- 44:Ackley noise 60維收斂圖 61
圖4- 45:Ackley noise 90維收斂圖 62
圖4- 49:Schwefel 30維收斂圖 65
圖4- 50:Schwefel 60維收斂圖 65
圖4- 51:Schwefel 90維收斂圖 65
圖4- 52 :Rana30維收斂圖 67
圖4- 53: Rana60維收斂圖 67
圖4- 54:Rana90維收斂圖 67
圖4- 55: Eggholder 30維收斂圖 69
圖4- 56:Eggholder 60維收斂圖 69
圖4- 57:Eggholder 30維收斂圖 69


表目錄
表2- 1:改良方法比較表 13
表2- 2:單峰與多峰比較表 14
表3- 1:測試函數分類表 21
表4-1:實驗環境 24
表4-2:參數設定 25
表4- 3: Sphere實驗比較 26
表4- 4: Rosenbrock實驗比較 28
表4- 5: Rastrigin實驗比較 30
表4- 6: Griewank實驗比較 32
表4- 7: Ackley實驗比較 34
表4- 8: 綜合實驗比較 36
表4- 9: Sphere實驗比較 37
表4- 10: Rosenbrock實驗比較 39
表4- 11: Rastrigin實驗比較 41
表4- 12: Griewank實驗比較 43
表4- 13: Ackley實驗比較 45
表4- 14:雜訊實驗比較-Sphere30維 48
表4- 15:雜訊實驗比較-Sphere60維 49
表4- 16:雜訊實驗比較-Sphere90維 50
表4- 17:雜訊實驗比較- Rosenbrock 2維 51
表4- 18:雜訊實驗比較- Rosenbrock 3維 52
表4- 19:雜訊實驗比較- Rosenbrock 30維 53
表4- 20:雜訊實驗比較- Rastrigin 30維 54
表4- 21:雜訊實驗比較- Rastrigin 60維 55
表4- 22:雜訊實驗比較- Rastrigin 90維 56
表4- 23:雜訊實驗比較- Griewank 30維 57
表4- 24:雜訊實驗比較- Griewank 60維 58
表4- 25:雜訊實驗比較- Griewank 90維 59
表4- 26:雜訊實驗比較- Ackley 30維 60
表4- 27:雜訊實驗比較- Ackley 60維 61
表4- 28:雜訊實驗比較- Ackley 90維 62
表4- 29:非0函數分類表 63
表4- 30: Schwefel實驗比較 64
表4- 31: Rana實驗比較 66
表4- 32: Egg Holder實驗比較 68
表4- 33:實驗環境比較 70


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