人工蜂群（算法）

人工蜂群算法

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Optimization, ABC）是一种基于蜜蜂觅食行为而发展起来的一种群智能优化算法，在2005年由土耳其学者Karaboga首次提出；该算法模拟蜜蜂群体中不同个体之间的信息传递机制，在解决复杂优化问题时展现出良好的性能特征，并被广泛应用于函数优化、组合优化以及参数空间搜索等领域

算法原理

ABC算法的基本概念是将优化问题的解空间类比为蜂源。蜜蜂充当搜索代理，在解空间中展开探索活动。在每一次迭代过程中，“根据当前蜂源的质量及其周围的蜂源信息”，蜜蜂会主动选择性地进行探测和开发活动。通过逐步改进来提升解的质量。每个蜂源的位置代表了优化问题的一个潜在解决方案，“其对应的花蜜量则反映了该方案的价值评估”，如表所示。

算法超参数

ABC算法的关键参数包括侦察蜂的比例、蜜源保留阈值等关键参数；这些参数决定了蜜蜂的行为模式及其在搜索空间中的效率水平。

• employed\_rate：employee bee ratio；
• limit：limitation of employed bees；
• NP：population