23、基于蜜蜂搜索算法的3D重建：合作协同进化框架

基于蜜蜂搜索算法的3D重建：合作协同进化框架

在解决日益复杂的问题时，我们需要高效的技术来演化出以相互作用、共同适应的子组件形式存在的合作解决方案。受蜜蜂群体行为的启发，一种新颖的算法——蜜蜂搜索算法被提出，用于解决三维重建中的稀疏和准密集重建问题。

蜜蜂搜索算法的背景与动机

如今，群体智能作为一个活跃的研究领域不断发展。它主要致力于设计自适应、分散、灵活且强大的人工系统，这些系统通过受群居昆虫行为启发的解决方案来解决问题。传统的计算智能方法，如进化算法、禁忌搜索和模拟退火等，通常是让一组个体朝着问题的完整解决方案努力。然而，蜜蜂作为群居昆虫，采用了“分而治之”的策略，每个蜜蜂专注于一个特定的目标，这个目标可能与群体的目标部分不同或完全不同。

传统的进化算法和大多数计算智能方法在解决群体成员之间存在密切相互作用的复杂问题时存在不足。一方面，基于群体的方法倾向于收敛到单一解决方案，这会导致无法长期保留多样化的子组件，造成计算资源的浪费。另一方面，传统方法中个体通常代表完整的解决方案，且孤立地进行评估，没有对群体成员之间的相互作用进行建模，因此缺乏共同适应的进化压力。

巴黎进化：通过蜜蜂搜索实现合作协同进化

巴黎方法最初由Collet等人在1999年提出，与典型的进化计算方法不同，该方法中群体中的单个个体仅代表解决方案的一部分。类似于为分类器系统开发的密歇根方法，解决方案是通过从一组进化的个体规则子集获得的规则库进行编码。在这个范式中，需要考虑多个个体的聚合来实现对所研究问题的解决，这种聚合可以是显式的或隐式的。

巴黎进化在设计上需要考虑以下四个方面：
1. 部分编码 ：这