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MATLAB中使用人工蜂群算法ABC和蚁群系统ACS求解多模式资源约束项目调度问题

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简介：
本研究运用MATLAB平台，结合人工蜂群算法(ABC)与蚁群系统(ACS)，创新性地解决了复杂环境下的多模式资源约束项目调度问题，为工程管理和优化提供了新的策略和视角。 使用人工蜂群算法（ABC）和蚁群系统（ACS）求解多模式资源约束项目调度问题（MRCPSP），并通过MATLAB编程实现。提供了不同规模的算例共计350个，这些数据可以直接从EXCEL文件中读入。MH代表元启发式方法。

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  • MATLAB中使用人工蜂群算法ABC和蚁群系统ACS求解多模式资源约束项目调度问题
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    本研究运用MATLAB平台，结合人工蜂群算法(ABC)与蚁群系统(ACS)，创新性地解决了复杂环境下的多模式资源约束项目调度问题，为工程管理和优化提供了新的策略和视角。 使用人工蜂群算法（ABC）和蚁群系统（ACS）求解多模式资源约束项目调度问题（MRCPSP），并通过MATLAB编程实现。提供了不同规模的算例共计350个，这些数据可以直接从EXCEL文件中读入。MH代表元启发式方法。
     
  • 利用人工蜂群ABC与蚁群ACS算法解决多模式资源约束项目调度问题（含MATLAB代码）.zip
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    本资料探讨了如何运用人工蜂群(ABC)和蚁群系统(ACS)算法来优化处理具有多种模式及资源限制的复杂项目调度挑战，并附带详尽的MATLAB实现代码。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多领域的MATLAB仿真研究。 内容介绍： - 标题所示的项目涵盖各学科方向。 - 对于具体项目的详细介绍，请查看主页中的博客文章。 适合人群：本科及硕士研究生科研学习使用 团队长期致力于以下领域算法的研究和改进： 1. 智能优化算法及其应用 - 改进智能优化算法（单目标与多目标） - 生产调度研究，包括装配线、车间、生产线平衡以及水库梯度调度等。 2. 路径规划 - 旅行商问题(TSP, TSPTW) - 各类车辆路径规划 (VRP, VRPTW, CVRP) - 多式联运及无人机结合车辆配送研究 3. 物流选址与三维装箱求解 4. 电力系统优化 - 微电网、配电网系统的优化，包括重构和有序充电策略。 5. 神经网络回归预测与时序预测分类清单 包括BP, LSSVM, SVM, CNN等算法的预测与分类应用。 6. 图像处理算法 - 图像识别（车牌、交通标志、发票、身份证件，以及复杂环境下的多种图像） - 病灶及行为识别 - 缺陷检测 7. 信号处理算法及其故障诊断研究 8. 元胞自动机仿真应用 包括模拟交通流、人群疏散和病毒扩散等现象。 9. 无线传感器网络相关技术优化
     
  • 人工蜂群算法（ABC）
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    人工蜂群算法（ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，用于解决复杂问题中的搜索和优化任务。 这是我基于前人代码总结并改进后编写的作品：运行在MATLAB之上，代码简洁易懂，并附有详细注释，堪称经典之作，欢迎下载；该作品包含10个优化函数，在主函数中更换相应函数名即可实现不同函数的优化；请注意，如需转载，请事先征得本人同意，否则将依法追责。
     
  • 利用人工蜂群算法解决多目标优化问题及MATLAB实现(ABC算法).zip
    优质
    本资源包含利用人工蜂群（ABC）算法解决复杂多目标优化问题的方法，并提供详细的MATLAB代码实现。适合科研与学习参考。 【智能优化算法-人工蜂群算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附MATLAB代码（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）.zip
     
  • 无约束优化问题的人工蜂群算法求解（含Matlab源码及实例验证）
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    本研究提出了一种基于人工蜂群算法解决无约束优化问题的方法，并通过Matlab编程实现了该算法。文中详细提供了代码与实验案例，以证明其有效性和适用性。 压缩包包含两部分内容：一部分涉及全局优化问题的探讨；另一部分则提供了详细的MATLAB源代码。每个代码段都有详尽的注释，易于理解，并且用户可以利用这些代码来解决其他无约束优化问题。
     
  • C++中的ABC人工蜂群算法
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    本文介绍了在C++编程环境下实现的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）的应用及其优化过程。通过模拟蜜蜂群体智能行为，该算法广泛应用于函数优化、机器学习等领域，在代码示例和理论分析中探讨了其高效性和灵活性。 代码中的默认可行解个数SN为20，蜜源未经改进的最大次数limit为20，解向量的维数Dimension是2。通过设置迭代次数10000次，可以得到函数的极小值。
     
  • 基于MATLAB的人工蜂群算法(ABC)源码
    优质
    本简介提供了一套基于MATLAB实现的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）的完整源代码。该算法广泛应用于优化问题求解，适用于科研和工程领域中的复杂问题建模与分析。 人工蜂群算法的MATLAB代码实现包含详细的调用说明，并采用最精简的方式编写。
     
  • 基于人工蜂群算法的多目标优化问题求解方法
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    本研究提出了一种利用人工蜂群算法解决多目标优化问题的新方法，旨在提高复杂工程和科学问题中的决策效率与精度。 多目标优化问题一直是科学研究与工程领域的重点难题。本段落提出了一种基于人工蜂群的新算法来解决此类问题。该算法借鉴了蜜蜂群体的智能觅食行为，并且使用较少的控制参数，能够有效地处理复杂、多维的优化挑战。我们通过引入帕累托优势概念确定蜜蜂的飞行方向，并在外部档案库中维护非支配解集。经过一系列标准测试问题验证后，仿真结果表明该方法具有较高的竞争力，可作为解决多目标优化问题的有效选择之一。
     
  • 基于人工蜂群算法的多目标优化问题求解方法
    优质
    本研究提出了一种基于人工蜂群算法的方法来解决复杂的多目标优化问题，旨在提高解决方案的质量和多样性。通过模拟蜜蜂觅食行为，该算法能够有效地探索搜索空间，并找到接近 Pareto 最优前沿的解集，适用于工程设计、经济规划等多个领域的决策支持。 用人工蜂群算法求解多目标优化问题。
     
  • 人工蜂群算法（ABC）介绍.pptx
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    本演示文稿将详细介绍人工蜂群算法(ABC)，包括其原理、发展历程以及在优化问题中的应用实例。 我制作了一份关于人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC算法）的PPT综述，适合新学习该领域的小伙伴参考使用。这份资料涵盖了算法简介、原理、流程以及与其他群智能优化算法的比较，并探讨了当前的研究方向。