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【优化求一、人工蜂群算法的介绍.md
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人工蜂群算法的优化
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人工蜂群算法（ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群集智能优化算法，它为解决存在于科学领域的全局优化问题提供了一种新的方法。由于它具有控制参数少、易于实现、计算简单等优点，已经被越来越多的研究者所关注。
人工蜂群优化算法
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人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony algorithm）。
人工蜂群算法matlab.md
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人工蜂群算法matlab
一种用于多目标优化的人工蜂群算法
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摘要-多目标优化方法对于解决实际问题至关重要。 提出了一种用于多目标优化问题的人工蜂群算法。 在该算法中，首先选择具有较少主导解决方案和更大拥挤距离的解决方案进入下一代，以较高的概率并以自我形容步骤搜索其附近，然后将基于对立的策略应用于初始化，以加快对Pareto最优解集的收敛速度，并提高Pareto最优解的分布均匀性目标空间中的解决方案。 多目标测试函数的仿真结果验证了该算法的有效性。
数值函数优化的人工蜂群菌落算法
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集体行为一直是必不可少的群智能的一部分。 受到不同类型集体的启发行为，研究人员发明了不同的优化方法解决人为和现实世界问题的算法。 这人工蜂群（ABC），受集体行为的驱使蜂群，是其中最有效的算法之一他们。 它模拟了一组行为规则，它们代表了受雇的蜜蜂，围观的蜜蜂和侦察蜂完成的工作分别。 但是，本文介绍的工作研究了基本ABC观察到的每个行为规则的有效性算法，并提出了一种高度简化的算法，最简单规则（SR）
人工蜂群算法matlab程序 蜂群算法 matlab.rar
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这个属于人工蜂群算法的原理讲解配合matlab代码，很好用。
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ABC.zip_ABC_人工蜂群算法_蜂群优化
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这是人工蜂群算法的代码，使用C语言编写的，可以解决优化的问题。
基于人工蜂群优化的数据流聚类算法
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在传统分段式数据流聚类算法中，在线部分中的微簇阈值半径T取值不精确以及离线部分对微聚类的处理相对简单，导致了聚类质量不高.针对这一缺点，在现有动态滑动窗口模型基础上，提出了一种针对离线部分处理的基于人工蜂群优化的数据流聚类算法.该算法包括两部分：（1）在线部分根据数据在窗口内停留的时间长短来动态调整窗口的大小和改进微簇阈值半径T的取值，逐步得到微簇集.（2）离线部分利用改进的蜂群算法不断动态调整来
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为了提高人工蜂群算法的搜索性能，引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点，但是由于蜂群收敛采用局部搜索，使得算法...
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人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而...
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标准的人工蜂群算法优化、求解CEC基准测试函数，算法有详细的注释，算法收敛曲线图，测试函数的代码表达式及图像（pdf）。
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介绍了一种新的人工蜂群算法，此算法可以用来解决任何多维函数优化问题。算法收敛性比较好！
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3.内容：人工蜂群优化算法的MATLAB仿真。 目标函数使用为 function fFitness=calculateFitness(fObjV) fFitness=zeros(size(fObjV)); ind=find(fObjV>=0); fFitness(ind)=1./(fObjV(ind)+1); ind=find(fObjV); ...
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多选择背包问题是组合优化中的NP难题之一，采用一种新的智能优化算法——人工蜂群算法进行求解。该算法通过雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂的局部寻优来实现全局最优。基于算法实现的核心思想，用MATLAB编程实现，对参考文献...
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人工蜂群算法是近年来新提出的一种优化算法。针对标准人工蜂群算法的局部搜索能力差，精度低的缺点，提出了一个改进的人工蜂群算法，利用全局最优解和个体极值的信息来改进人工蜂群算法中的搜索模式，并引入异步变化...
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