52、高效算法与并行模拟：加速计算与渲染的新突破

高效算法与并行模拟：加速计算与渲染的新突破

1. 加速人工蜂群算法（ENLABC）

在优化算法领域，传统的人工蜂群算法（ABC）有其独特的优势，但在收敛速度和求解精度方面存在一定的提升空间。为了解决这些问题，研究人员提出了加速人工蜂群算法（ENLABC）。

具体做法是将广度 - 深度搜索（BFS）框架和深度优先搜索（DFS）框架分别集成到雇佣蜂阶段和观察蜂阶段。为了进一步加快收敛速度，在雇佣蜂阶段采用了精英邻域学习（ENL）策略，增强两个阶段之间的联系。

通过实验对比不同算法在多个测试函数上的表现，我们可以更直观地看到ENLABC的优势。以下是部分测试函数的实验结果：
| Func. | AABC | GBABC | ABCG | ECABC | ENLABC |
| — | — | — | — | — | — |
| F13 | 1.42E−16† | 3.06E+01† | 2.69E−12† | 0.00E+00 0.00E+00 | 0.00E+00 |
| F14 | 5.43E−12† | 1.02E−05† | 3.54E−13† | 8.64E−14† | 4.44E−16 |
| F15 | 1.95E−14† | 2.07E−09† | 0.00E+00 5.44E−06† | 0.00E+00 | 0.00E+00 |
| F16 | 9.86E−26† | 8.00E−17† | 1.73E−21† | 4.71E−33 4.71E−33 | 4.71E−33 |
| F17 | 9.16E−24† | 3.09E−17† | 6.38E−20† | 1.35E−32 1.35E−32