ABC
蜜蜂の採餌行動を模した最適化。役割の違う 3 種の蜂が、既知の蜜源の活用・有望な蜜源への集中・枯れた蜜源の放棄を分担する。
Artificial Bee Colony、人工蜂コロニー。 Karaboga が 2005 年に提案し、2007 年の論文で数値最適化での性能が示された。
蜜蜂の採餌を模しているが、要点は役割分担にある。 3 種類の蜂がそれぞれ違う仕事をすることで、 探索と活用と停滞対策が アルゴリズムの構造として分離されている。
| 蜂 | 仕事 | 対応する働き |
|---|---|---|
| Employed Bee | 担当する蜜源の近くを調べる | 局所的な活用 |
| Onlooker Bee | 良い蜜源に人手を集中させる | 有望領域への傾斜 |
| Scout Bee | 枯れた蜜源を捨てて新規開拓 | 停滞からの脱出 |
蜜源 = 解候補、蜜量 = 適応度（最小化なら目的関数値が小さいほど良い）。
全体の流れ#
- 蜜源を無作為に初期化する
- Employed Bee 段階 — 各蜜源の近傍に候補を作り、良ければ置き換える
- Onlooker Bee 段階 — 蜜量に比例した確率で蜜源を選び、同じことをする
- Scout Bee 段階 — 一定回数改善しなかった蜜源を捨て、無作為に打ち直す
- 2〜4 を繰り返す
特徴と弱点#
パラメータが蜂の数と放棄の閾値 (limit) だけと少なく、扱いやすい。
一方で、近傍生成が 1 成分しか動かさないため
収束が遅いことが繰り返し指摘されている。
改良手法の多くはここを突いている。
参考文献#
- Dervis Karaboga, Bahriye Basturk. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm. Journal of Global Optimization 39, 2007.（原論文） https://doi.org/10.1007/s10898-007-9149-x
- Dervis Karaboga, Bahriye Basturk. On the performance of artificial bee colony (ABC) algorithm. Applied Soft Computing 8(1), 2008. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.05.007
- Dervis Karaboga et al. A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications. Artificial Intelligence Review 42, 2014.（総説） https://doi.org/10.1007/s10462-012-9328-0
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