【2025年ASOC SCI2区】强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法RL_DNSABC附Matlab代码性能实测

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🔥 内容介绍

人工蜂群算法在全局优化中应用广泛，但传统算法固定邻域结构限制其在复杂动态环境的适应性。本文提出强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法（RL_DNSABC），通过引入双邻域结构实现搜索空间探索与开发的精细权衡，利用强化学习机制依据算法性能动态调整邻域大小。同时，基于双邻域设计新颖个体选择机制与三种改进搜索策略。经 Matlab 性能实测表明，相较于传统人工蜂群算法及部分主流优化算法，RL_DNSABC 在求解精度、收敛速度和稳定性上优势显著，为复杂优化问题求解提供了高效算法方案。

关键词

强化学习；人工蜂群算法；双邻域结构；自适应搜索；优化算法

一、引言

1.1 研究背景与意义

在科学研究与工程应用领域，优化问题普遍存在，如资源分配、参数优化、路径规划等 。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）作为一种模拟蜜蜂觅食行为的智能优化算法，因其结构简单、易于实现且在全局优化任务中展现出良好性能，在众多领域得到广泛应用 。然而，随着实际优化问题复杂度不断提升，问题的搜索空间往往呈现动态变化、高度非线性等特性 。传统 ABC 算法采用固定的邻域结构进行个体搜索更新，这种固定模式难以适应复杂动态搜索空间，导致算法在探索新区域和开发已有较优区域时无法灵活切换，易陷入局部最优，降低优化效率和精度 。因此，改进传统 ABC 算法，提高其在复杂动态环境下的优化能力，对解决实际优化问题具有重要的现实意义 。

1.2 国内外研究现状

针对 ABC 算法的不足，国内外学者开展了大量改进研究 。在邻域结构优化方面，部分研究尝试改变传统单一邻域结构，如采用动态邻域半径调整策略，根据算法迭代进程改变邻域大小 ；还有研究引入多种不同类型邻域结构，在算法运行中切换使用 。在算法融合方面，将 ABC 算法与其他智能算法结合，如与遗传算法交叉操作融合、和粒子群算法信息共享融合等，借助不同算法优势提升整体性能 。在强化学习应用于优化算法领域，已有研究将强化学习用于调整算法参数、选择搜索策略等，取得了一定效果 。但目前将强化学习与双邻域结构结合改进人工蜂群算法的研究较少，本文提出的 RL_DNSABC 算法有望为该领域研究提供新的思路和方法 。

二、传统人工蜂群算法（ABC）概述

2.1 算法基本原理

ABC 算法模拟蜜蜂群体觅食过程，将优化问题的解空间类比为蜜源地，算法中的个体对应觅食蜜蜂 。算法主要包含三种蜜蜂角色：雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂 。雇佣蜂负责开采已发现的蜜源，即对当前解进行搜索更新；观察蜂依据雇佣蜂分享的蜜源信息（解的质量），选择蜜源进行开采；侦察蜂在算法陷入局部最优时，随机搜索新的蜜源，以跳出局部最优 。在搜索过程中，雇佣蜂和观察蜂通过在当前解的邻域内随机生成新解，并根据贪婪选择策略决定是否更新当前解 。其解更新公式为：

三、强化学习驱动双邻域结构人工蜂群算法（RL_DNSABC）设计

3.1 双邻域结构设计

RL_DNSABC 引入双邻域结构，即全局邻域和局部邻域 。全局邻域范围较大，旨在扩大算法的搜索范围，增强算法在搜索初期对解空间的探索能力，使算法能够快速找到潜在的较优区域 。局部邻域范围较小，聚焦于对已发现的较优区域进行精细搜索，提高解的精度，实现对较优区域的深度开发 。在算法运行过程中，根据不同阶段的搜索需求，动态选择使用全局邻域或局部邻域，或者结合两者进行搜索，从而实现探索与开发的精细权衡 。

3.2 强化学习机制

1. 状态空间定义：将算法运行过程中的关键信息定义为状态变量，构建状态空间 。选取当前迭代次数、当前最优解与历史最优解的距离、种群平均适应度值变化率等作为状态变量 。例如，将迭代次数划分为若干区间，每个区间对应一个离散状态；将当前最优解与历史最优解的距离进行量化处理，映射为有限个状态 。通过这种方式，将算法运行过程转化为一系列离散状态，为强化学习提供基础 。

1. 动作空间定义：动作空间定义为对双邻域结构大小的调整操作 。包括增大全局邻域半径、减小全局邻域半径、增大局部邻域半径、减小局部邻域半径以及保持邻域半径不变等操作 。通过这些动作，实现对邻域结构的动态调整 。

1. 奖励函数设计：设计奖励函数用于评估算法在执行某个动作后的表现 。奖励函数综合考虑解的质量提升、搜索效率以及算法收敛情况等因素 。当算法找到更优解、加快收敛速度或有效避免陷入局部最优时，给予正奖励；反之，若解的质量下降、搜索效率降低或陷入局部最优，则给予负奖励 。例如，若当前解的适应度值优于上一次解的适应度值，且在较短时间内实现，给予较高正奖励 。通过强化学习，算法不断学习在不同状态下选择最优动作，以最大化长期奖励 。

3.3 个体选择机制与搜索策略

1. 个体选择机制：基于双邻域结构，设计新颖的个体选择机制 。在选择雇佣蜂和观察蜂开采的蜜源（解）时，不仅考虑解的适应度值，还结合邻域结构信息 。优先选择处于较优邻域且适应度值较高的解进行开采，同时，为避免算法过早陷入局部最优，适当引入一定的随机性，选择部分处于较差邻域的解进行探索 。

1. 改进搜索策略：提出三种带有不同偏好的改进搜索策略 。策略一偏好全局探索，在全局邻域内采用较大的搜索步长，随机生成新解，快速搜索解空间，寻找潜在的较优区域；策略二侧重局部开发，在局部邻域内使用较小的搜索步长，对较优解进行微调，提高解的精度；策略三为平衡策略，结合全局邻域和局部邻域，根据当前算法状态动态调整搜索范围和步长，在探索和开发之间取得平衡 。在算法运行过程中，根据强化学习得到的结果，动态选择合适的搜索策略 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Ye T, Zhang P, Wang H, et al. Reinforcement learning-driven dual neighborhood structure artificial bee colony algorithm for continuous optimization problem[J]. Applied Soft Computing, 2025, 169: 112601.

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