6、新型多策略集成人工蜂群算法在水资源领域的应用探索

新型多策略集成人工蜂群算法在水资源领域的应用探索

1. 引言

在当今社会，水资源的合理利用和精确需求预测至关重要。中国虽水资源总量位居世界第六，但人均占有量远低于世界平均水平，水资源供需矛盾突出。因此，提高水资源利用效率，准确预测水资源需求成为亟待解决的问题。

人工蜂群算法（ABC）自2005年被提出以来，因其受蜜蜂社会行为启发的独特设计，在解决各类优化问题中得到广泛应用。然而，ABC算法在开发能力上有所欠缺，导致收敛速度较慢。为解决这一问题，众多改进方法应运而生，如利用全局最优解引导搜索、修改搜索方程、使用外部存档方法等。其中，多策略集成ABC（MEABC）算法通过引入不同搜索模型，有效提升了ABC算法的性能。

本文在此基础上，提出了一种新型多策略集成ABC（NMEABC）算法。该算法通过引入概率参数控制维度更新频率，旨在进一步提高算法的搜索效率。我们将使用经典基准函数验证NMEABC的性能，并将其应用于中国中部某城市的水资源需求预测。

2. 人工蜂群算法基础

ABC算法基于群体搜索，与其他群体智能算法在个体表示和操作上有所不同。在ABC中，群体中的每个成员被称为食物源，代表搜索空间中的一个潜在解决方案。算法的目标是通过迭代找到全局最优的食物源（解决方案）。

ABC算法由三种类型的蜜蜂组成：
- 雇佣蜂 ：对于群体中的所有食物源，雇佣蜂会飞到位置为Xi的食物源，并尝试通过以下方程在其邻域中找到新的食物源Vi（解决方案）：
[v_{ij}(t) = x_{ij}(t) + \phi_{ij} (x_{ij}(t) - x_{kj}(t))]
其中，(