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      人工蚁群算法是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。其原理相对复杂，但实现较为简单，在许多领域中都有研究和应用。

 

蜜蜂采蜜机理

      蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。

 

      蜂群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组成要素：食物源、被雇佣的蜜蜂和未被雇佣的蜜蜂。两种最基本的行为模型：为食物源招募蜜蜂和放弃某个食物源。

 

 

在基本ABC算法中，人工蜂群包含三种个体：雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂

每个雇佣蜂对应一个确定的蜜源(解向量)，并在迭代中对蜜源的领域进行搜索。

根据蜜源的丰富程度(适应值的大小)采用轮盘赌的方式雇佣观察蜂采蜜(搜索新蜜源)

如果蜜源多次更新没有改进，则放弃该蜜源，雇佣蜂转为侦查蜂随机搜索新蜜源。

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