人工蜂群算法分析与实现毕业论文

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1、拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，实现就业和创业人员约2万以上。人工蜂群

2、算法分析与实现李林菲(陕西师范大学计算机科学学院，西安)摘要：在了解蜜蜂采蜜原理和蜂群优化算法的基础上，分析基本的人工蜂群算法，结合操作系统的相关知识，将求解智力题的过程转化为蜂群寻找最优蜜源的过程。针对智力题求解实例，用线程模拟不同角色的蜜蜂，模仿人工蜂群算法(ABCA)中各个蜜蜂并行地完成智力题求解。在VC++6.0环境中的仿真实验表明，该算法全局搜索能力强，运算效率比单线程的算法明显高出十余倍。关键词：人工蜂群算法；群体智能；组合优化1绪论群集智能优化算法起源于研究者们对自然界的生物进化过

3、程和觅食行为的模拟。它将搜索或者优化过程模拟为个体的觅食或者进化过程，使用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；把求解问题的目标函数转化成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为在搜索和优化过程中用较好的可行解取代较差可行解的迭代过程，从而形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的仿生学自适应人工智能技术。1.1群体智能的产生针对自然界中一些社会性昆虫群体行为的不解，如蚂蚁和蜜蜂群体智能的来源，个体简单行为如何形成复杂的群体行为，成百上千的蜜蜂如何协调做出某

4、个重要决定，是什么让一群鲱鱼在一瞬间改变行动方向，为什么蚂蚁数量会随着周围环境的变化而变化等群体行为，在过去的数十年里，研究人员有了一些有趣的发现。图1蚂蚁群体斯坦福大学的生物学家黛博拉·M·戈登(DeborahM.Gordon)Error!Reference经济增长：在优化结构、提高效益和降低消耗的基础上，“十一五”期市GDP年均增长12%以上（现14%以上），2010年达到650亿元以上，人均GDP力争1000美元；财政收入达到80亿元；规模以上工业销售达到550亿以上；全社会固定资产投资年

5、均长20%，五年累计1000亿元；社会消费品销售额260亿元，年均增长20%，外贸进口总额2.5亿美元，年均增长15%；五年累计招商引资突破500亿元，力争达到600亿元21拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物

6、流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，实现就业和创业人员约2万以上。sourcenotfound.博士在亚利桑那州沙漠对红蚁的观察和研究中发现，单个的蚂蚁并不聪明，聪明的是它们的群体。蚂蚁通过触觉和嗅觉互相交流信息，后再做出决策。对于下一步工作如何安排，则由整个蚁群决定，而不是某个特定的个体。这就是蚂蚁“群体智慧”的工作原理。它们遵循简单的经验法则，个体以局部信息为行动依据，没有一个蚂蚁能够通观全局

7、，也没有一只蚂蚁知道其他蚂蚁在做什么。对于它们来说，复杂的行为是通过个体间简单的接触完成的，它们不需要带头者。就个体而言，蚂蚁微小得不堪一击，但是从群体来看，它们能够对不同的环境做出迅速而有效的反应，其“武器”就是群体智能。图2蜜蜂群体康奈尔大学的生物学家托马斯·西利(ThomasSeeley)Error!Referencesourcenotfound.经过长期观察蜜蜂,发现在一个蜂房里的工蜂虽然多达50000之多，但它们依然能统一分歧，为蜂群谋得最大的利益。它们依据“集思广益”、“各抒己见”的

8、法则做出决策，使用一种有效的机制使选择最小化。同时，西利把从蜜蜂身上学到的决策方法运用到一些会议上，模拟蜜蜂的决策，让与会者考虑所有的可能性，提出各自的想法或意见，然后通过投票决定。事实证明，几乎所有遵循蜜蜂法则的团体都能使自己变得更加聪明，例如股票市场的投资者们，从事研究的科学家们，甚至猜测罐中豆子数量的小孩们，如果他们是一个多样化的、有着各自独立见解的群体，并使用表决、求平均值之类的办法来获得决策，都可能成为聪明的群体。经济增长：在优化结构、提高效益和降低消耗的基础上，“十一五”期市GDP年