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组合算法中，人工蜂群算法的应用备受关注。

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简介：
人工蜂群算法（Artifical Bee Colony）是一种元启发式智能算法，由Karaboga于2005年首次提出，并被应用于解决各种数值优化问题。 其设计灵感来源于蜜蜂在自然界中寻找食物的群体行为。 这种算法的核心建立在Tereshko和Loengarov (2005) 提出的蜂群觅食行为模型之上，为算法的实现提供了坚实的基础。

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  • 基于人工蜂群算法的组合算法应用研究
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    本研究探讨了人工蜂群算法在解决复杂优化问题中的应用，并提出了一种新的组合算法模型，以提高求解效率和精度。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony）是一种元启发式智能算法，在2005年由Karaboga引入，用于求解数值优化问题。该算法灵感来源于蜜蜂的觅食行为，并基于Tereshko 和Loengarov (2005) 提出的蜂群觅食模型。
     
  • 改进型人工蜂群算法.rar_人工蜂群_改进人工蜂群_蜂群算法
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    本资源包含改进型人工蜂群算法的相关研究内容，旨在优化传统人工蜂群算法的性能。针对原算法存在的问题提出了创新性的解决方案和改进策略，适用于解决复杂优化问题。 改进版人工蜂群算法能够有效求解复杂函数问题。
     
  • 人工蜂群算法研究及应用-MATLAB实现_人工蜂群算法论文简介
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    本论文深入探讨了人工蜂群算法，并通过MATLAB编程实现了该算法在多种优化问题中的应用，为相关领域的研究提供了有价值的参考。 这段文字介绍了一种关于人工蜂群算法的原理讲解，并附有配合使用的MATLAB代码，非常实用。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 人工蜂群算法及其应用研究
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    《人工蜂群算法及其应用研究》一书聚焦于人工蜂群算法的基础理论、优化策略及实际应用，深入探讨了该算法在解决复杂优化问题中的潜力与成效。 用于函数寻优的改进方法能够适应离散和连续函数的优化需求。
     
  • 人工蜂群算法的MATLAB详细注释.zip
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    本资源提供了一套详尽的人工蜂群算法的MATLAB代码，并附有详细的中文注释。帮助用户深入理解算法原理及其在MATLAB中的实现细节，适用于科研和学习参考。 源码来自官网，我对代码进行了详细注释，具体的理论参考我的博客文章。
     
  • 人工蜂群算法简介
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    人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的优化算法，用于解决复杂问题中的搜索和优化任务，在工程、经济等领域应用广泛。 蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的优化方法。ABC（人工蜂群）算法基于蜜蜂在寻找食物源过程中的协作机制来解决复杂问题。与其他群智能算法相比，如蚁群优化或粒子群优化，ABC算法通过模仿工蜂、观察蜂和侦察蜂的角色分工来进行搜索和探索。为了提高性能，研究人员对原始的ABC算法进行了多种改进，包括参数调整、局部搜索策略增强以及混合其他启发式方法等。实例分析表明，在函数优化和其他实际应用中，经过改进的ABC算法能够获得较好的结果。
     
  • Python中的人工蜂群算法实现
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    本文章介绍了如何在Python编程环境中实现人工蜂群算法，详细讲解了该算法的基本原理及其代码实现过程。适合对优化算法感兴趣的读者学习参考。 人工蜂群算法包含三类蜂群，在寻找蜜源的过程中相互转化，最终找到最优解。
     
  • MATLAB中的人工蜂群算法程序
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    本简介介绍了一段基于MATLAB编程实现的人工蜂群算法代码。该程序模拟了蜜蜂群体智能行为，适用于优化问题求解，并提供了详细的注释和操作指南。 改进版人工蜂群算法结合了局部深度搜索与全局广度搜索的优点，操作简便且易于实现。随着进化代数的增加，移动步长从一个小数值逐渐增大到一个较大值。在进化的初期阶段，优化后的移动因子能够进行全面的局部探索，使算法能较好地定位目标区域；而在中期和后期，则保持了解的全局搜索能力，并加快了搜索速度。