基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其应用.pdf

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1、第32卷第7期计算机应用研究Vo1．32No．72015年7月ApplicationResearchofComputersJu1．2015基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其应用刘蓓蕾，江铭炎，张振月(山东大学信息科学与工程学院，济南250100)摘要：人工蜂群算法(artificialbeecolonyalgorithm，ABC)是一种简单有效的群智能算法，通过蜜蜂之间的相互合作寻找最优解。禁忌搜索算法(tabusearchalgorithm，TS)是人工智能与局部邻域搜索算法的结合，具有非常好的全局寻优能力。为了提高ABC的搜索效率和全局寻优能力，结合Ts，在ABC中增加一

2、个禁忌表，提出了一种基于禁忌搜索的人工蜂群算法(artificialbeecolonyalgorithmbasedontabusearch，TSABC)。通过对10个常用的标准测试函数进行实验，对TSABC算法进行了验证，并将其应用于图像边缘检测中。实验结果表明，TSABC取得了较好的优化效果，提高了寻优精度和收敛速度，边缘检测结果也更理想。关键词：蜂群算法；禁忌搜索算法；禁忌表；邻域搜索；图像边缘检测’中图分类号：TP301．6文献标志码：A文章编号：1001—3695(2015)07—2005—04doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2015．0

3、7．022ArtificialbeecolonyalgorithmbasedontabusearchanditsapplicationLiuBeilei，JiangMingyan，ZhangZhenyue(SchoolofInformationScience&Engineering，ShandongUniversity，Jinan250100，China)Abstract：ABCisasimpleandefficientswarm-intelligencealgorithm．Itcanfindtheoptimalsolutionthroughthecollabora-ti

4、onofbeeswithdifferentroles．Tabusearchalgorithm(TS)，combiningartificialintelligencewithlocalneighborhoodsearchalgorithm，performswellinglobaloptimization．ToimprovetheSearcheficiencyandglobaloptimizationsearchabilityofABC，thispaperpresentedanovelABCalgorithmbasedonTS(TSABC)byaddingatabulistt

5、oABC．ItalsoexperimentedonsometestfunctionstoverifyTSABCwhichhadbeenappliedtotheimageedgedetection．n1eresultoftheexperimentshowsthatTSABCimprovestheoptimizationaccuracyandtheconvergencerate．TheimageedgedetectionresultisalsobetterthanthestandardABCandTS．Keywords：artificialbeecolonyalgorithm

6、；tabusearchalgorithm；tabulist；neighborhoodsearch；imageedgedetection0引言1人工蜂群算法人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿人工蜂群算法是以蜂群的自组织模拟模型为基础提出生智能计算方法。该模型由土耳其学者Karaboga在2005年的J。不同工种的蜜蜂分工各不相同，蜜蜂之间可以通过摇提出J，其有简洁、鲁棒性好和易于实现等优点。禁忌搜索摆舞、气味等多种方式交流，协调完成多种工作。蜂群按照分算法是人工智能与局部邻域搜索算法的结合J，将其与蜂群工不同可划分为采蜜蜂、跟随蜂及侦查蜂。其中采蜜蜂和跟随算法结

7、合起来，可以解决蜂群算法容易陷入局部极值的蜂各占蜂群的半数，用于蜜源的开采，较少的侦查蜂寻找新问题。蜜源。边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图ABC首先要初始化种群，规定蜜蜂总数NP、最大迭代次数像分析的重要基础，是图像处理领域的重要内容，是进行模maxCycle、蜜源停留最大限制搜索次数limit。在采蜜的过程式识别和图像信息提取的基本手段。人们已经提出了许多适中，每个采蜜蜂对应一个蜜源，并在其邻域内搜索其他蜜源，用用于不同场合的边缘检测算法，经典方法主要分为梯度算式(2)计算其适应度值fitness。根据贪婪