Journal international d'intelligence d'essaim et de calcul évolutif

Abstrait

Algorithme de division du travail pour une colonie artificielle d'abeilles pour l'optimisation des fonctions numériques

Renbin Xiao et Yingcong Wang

 L'intelligence en essaim est brièvement définie comme le comportement collectif d'essaims décentralisés et auto-organisés. L'auto-organisation et la division du travail sont les deux composantes clés de l'intelligence en essaim. L'algorithme de colonie d'abeilles artificielles (ABC) est l'un des algorithmes les plus récents basés sur l'intelligence en essaim. Le comportement des abeilles dans l'algorithme ABC satisfait les caractéristiques d'auto-organisation, mais il n'y a pas de mécanisme spécifique de division du travail dans l'algorithme ABC. Dans ce travail, nous proposons un algorithme ABC amélioré appelé algorithme de colonie d'abeilles artificielles à division du travail (LDABC) en incorporant le mécanisme de division du travail dans l'algorithme ABC, qui est obtenu par la spécialisation individuelle et la plasticité des rôles. Nous spécifions trois méthodes de recherche différentes pour les abeilles employées, les abeilles observatrices et les abeilles éclaireuses pour réaliser la spécialisation individuelle, ces méthodes de recherche sont liées à la qualité de la source de nourriture, permettent aux abeilles de maximiser l'exploitation de la source de nourriture. La plasticité des rôles est obtenue en combinant avec des automates cellulaires, où les rôles des abeilles ne sont pas statiques mais varient en fonction de leur environnement, permettant aux abeilles de ne pas se limiter à une seule méthode de recherche. Les différents modes de recherche et la flexibilité des comportements de recherche permettent à notre algorithme d'atteindre un meilleur équilibre entre exploration et exploitation. Les résultats expérimentaux testés sur 13 fonctions de référence et fonctions de test CEC-2013 démontrent une performance compétitive.