موضوع مقاله: الگوریتم زنبور عسل | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # الگوریتم زنبور عسل | مقدمه: در نسخهٔ اولیهٔ این الگوریتم یک نوع جستجوی محلی همراه با جستجوی جهانی انجام می‌دهد و می‌تواند برای هر دو بهینه‌سازی ترکیبی و بهینه‌سازی مستمر مورد استفاده قرار گیرد. | ## بخش 1: الگوریتم زنبور عسل | تنها شرط استفاده از الگوریتم زنبورعسل این است که برخی اندازه‌گیری‌های فاصله توپولوژیکی بین راه حل‌ها تعریف شده‌است. اثربخشی و توانایی‌های خاص الگوریتم زنبور عسل در تعدادی از مطالعات ثابت شده‌است.Pham, D.T. استراتژی جستجوی غذای زنبور عسل در طبیعت یک کلونی از زنبورهای عسل می‌توانند در طول فواصل بلند (بیش از ۱۴ کیلومتر)Tereshko V. بخش کوچکی از این کلونی به‌طور مداوم محیط زیست را برای پیدا کردن تکه‌های گل جدید جستجو می‌کنند. وقتی آن‌ها به کندو باز می‌گردنند، دیده‌بان‌ها مواد غذایی برداشت شده را ذخیره می‌کنند. آن دسته از زنبورهایی که منبع غذایی بسیار سود آوری پیدا کردند به یک منطقه در کندو به نام «پیست رقص» رفته و آیینی به نام «رقص حرکتی» را اجرا می‌کنند.Von Frisch, K. در حین این رقص زنبوردیده بان در مورد محلی که کشف کرده با تماشچیان بیکارصحبت می‌کند که به بهره‌برداری از گل‌ها بپیوندند. از آنجا که طول رقص متناسب با امتیاز دیده‌بان از منبع غذایی است، کاوشگرهای بیشتری برای برداشت تکه‌های گل با بهترین امتیاز استخدام می‌شوند. کاوشگرهای استخدام شده نیز ممکن است این رقص را انجام دهند، تا میزان استخدام برای پیدا کردن گل‌های پر ارزش افزایش یابد. | ## بخش 2: الگوریتم زنبور عسل | به لطف این فرایند اتوکاتالیزوری، کلونی زنبور عسل می‌تواند با سرعت زیاد تمرکز را به جستجو برای گل‌های سودآور تغییر دهد. تقلید استراتژی جستجوی غذای زنبورعسل به دنبال بهترین راه حل برای مشکل بهینه‌سازی است. هر راه حل کاندید، به عنوان یک منبع غذایی (گل) است و جمعیت (کلنی)n عوامل (زنبور) برای جستجوی فضای راه حل استفاده می‌شود. هر بار زنبور عسل مصنوعی به دیدار گل می‌رود (به یک راه حل رسیده)، سود آن را ارزیابی می‌کند (سازگاری). الگوریتم زنبور عسل شامل روش اولیه نصب یک چرخه جستجوی اصلی که برای تعداد داده شده T بار تکرار می‌شود یا تا زمانی که یک راه حل سازگار و قابل قبول پیدا شود. هر چرخه جستجو متشکل از پنج روش:استخدام، جستجوی محلی، کوچک شدن محله، متروکه شدن محل و جستجوی کلی است. در روش استخدام، دیده‌بان‌هایی که به تعداد nb<=ns راه حل‌های سازگارمراجعه کرده‌اند (بهترین محل‌ها) «رقص حرکتی» را انجام می‌دهند. آن است که، کاوشگرهایی استخدام می‌کنند تا به جستجوی محلات دور از محلات راه حل‌های امیدوارکننده بپردازند. در روش جستجوی محلی، کاوشگرهای استخدام شده به‌طور تصادفی در تکه‌های گل پراکنده شده و راه حل‌های مراجعه شده توسط دیده‌بان‌ها را در میان می‌گذارند (بهره‌برداری محلی). | ## بخش 3: الگوریتم زنبور عسل | اگر یکی از کاوشگرها راه حل سازگارتری نسبت به راه حل ارائه شده توسط دیده‌بان ارائه دهد، کاوشگر دیده‌بان می‌شود. اگر کاوشگر دیگری راه حل سازگارتری ارائه ندهد، اندازه تکه گل کوچک می‌شود (روش کوچک شدن محله). معمولاً، تکه‌های گل در ابتدا یک محل بزرگ تعریف شده و اندازه آن‌ها به تدریج توسط روش کوچک شدن محله کوچک می‌شود. در نتیجه، حوزه اکتشاف محلی به تدریج روی محلهٔ بلافاصله نزدیک به بهترین محل سازگار متمرکز می‌شود. اگر هیچ بهبودی در سازگاری تکه گل برای یک تعداد چرخه جستجوی از پیش تعیین شده ثبت نشود، ماکزیمم سازگاری محلی یافت شده فرض می‌شود، این محل متروکه می‌ماند (متروکه شدن محل) و یک دیده‌بان جدید به‌طور تصادفی حاصل می‌شود. مانند گروه‌های زنبور عسل بیولوژیکی، تعداد کمی از دیده‌بان‌ها به جستجوی فضای راه حل برای یافتن مناطق جدیدی با سازگاری بالا ادامه می‌دهند (جستجوی کلی). روش جستجوی کلی تعداد ns-nb گل‌های آخر با راه حل‌های به وجود آمده تصادفی دوباره مقدار دهی می‌کند. | ## جمع‌بندی | در پایان یک چرخه جستجو، جمعیت دیده‌بان‌ها دوباره برابر ns می‌شود:تعداد nr دیده‌بان تشکیل شده در روش جستجوی محلی (که برخی از آن‌ها ممکن است توسط روش متروکه شدن محل دوباره مقدار دهی شوند) وns-nb دیده‌بان تشکیل شده در روش جستجوی کلی.