Onlooker Bee

蜜量の多い蜜源を選んで調べる蜂。 傍観蜂、追従蜂。

実際の蜜蜂では、戻ってきた働き蜂が巣で「8 の字ダンス」を踊り、 その激しさで蜜源の良さを伝える。待機していた蜂はそれを見て どの蜜源へ向かうかを決める。ABC はこれを確率的な選択として実装している。

選択確率#

$$p_i=\frac{{\mathrm{fit}}_i}{{\sum }_j{\mathrm{fit}}_j}$$

適応度に比例した確率で蜜源を選ぶ（ルーレット選択）。 選んだあとの操作はEmployed Bee と同じで、 近傍に候補を作り、良ければ置き換える。

何のためにあるのか#

Employed Bee 段階では全蜜源が平等に 1 回ずつ調べられる。 Onlooker Bee 段階では良い蜜源ほど多く調べられる。

つまり評価回数の配分を、その時点の情報に応じて偏らせている。 これが ABC における活用にあたる。 Onlooker Bee の数は通常 Employed Bee と同数に取るので、 1 サイクルの評価回数は「平等な探索 : 傾斜した活用 = 1 : 1」になる。

選択圧の問題#

ルーレット選択は、適応度の差が小さいとほぼ一様選択になり、 差が大きいと 1 つの蜜源に集中しすぎる。 目的関数のスケールに結果が左右されるということで、 順位だけを使う CMA-ES が スケールに対して不変なのと対照的。

改良手法ではトーナメント選択に置き換えるものもある。

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