文章 "人工蜂巢算法（ABHA）：理论及方法"

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在本文中，我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法（ABHA）。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感，其中每只蜜蜂都有独特的角色，帮助它们更有效地寻找资源。

这里考虑的新型人工蜂巢算法提供了对蜜蜂觅食行为更全面和深入的观察，展示了集体互动和角色分配如何促进寻找新食物来源的过程。它展示了个体之间的互动如何带来更高效的结果。该算法更仔细地观察了蜂群中的个体角色。

ABHA的主要目标是在高维空间中寻找最优解，其中函数可能有许多局部极小值和极大值。这使得优化问题特别具有挑战性，因为传统方法可能会陷入局部极值而无法达到全局最优。ABHA算法从蜜蜂使用的高效觅食策略中汲取灵感。在自然界中，蜜蜂使用集体方法来高效地寻找花蜜来源，这一原理已被改编为创建一个可以改进寻找最优解过程的算法。

ABHA结构包括反映蜜蜂行为动态的各种状态。其中一种状态是“实验状态”，在此状态下蜜蜂交换它们找到的食物来源信息。这种状态促进了对多维空间中最富饶区域知识的积累。另一个重要状态是“搜索状态”，此时蜜蜂积极地探索空间寻找最佳来源，利用从同伴那里收到的信息。

作者：Andrey Dik

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