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搜索资源列表

  1. 蜂群算法matlab源代码

  2. 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）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-09
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：lushanstill

  1. 背包问题的蜂群优化算法

  2. 0-1背包问题是组合优化问题中的NP难问题，根据群智能原理，给出一个基于蜂群寻优思想的新算法-蜂群算法。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-04-30
    • 文件大小：252kb
    • 提供者：nieshangjie

  1. 人工蜂群算法简介 PPT

  2. 蜂群算法是一类模仿蜜蜂繁殖采蜜等行为的群智能优化技术。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 人工蜂群算法

  2. 人工蜂群算法算法。各种智能算法，图像图像处理、GUI matlab实现编程

  3. 所属分类：其它

  1. 人工蜂群算法matlab程序

  2. 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）。 本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-05-27
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：zrf7053688

  1. 蜂群算法研究综述

  2. 群集智能研究综述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-08
    • 文件大小：836kb
    • 提供者：xiajingfeng1

  1. 蜂群算法C注释

  2. 人工蜂群算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）。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-09-11
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：linhuqiuyu

  1. 人工蜂群算法在组合算法中的应用

  2. 人工蜂群算法（Artifical Bee Colony）是一种元启发式智能算法，由Karaboga in 2005在2005年引入，用来求解数值优化问题。它受启发于蜜蜂的觅食行为。这种算法主要基于 Tereshko 和Loengarov (2005) 提出的蜂群觅食行为模型。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-03-01
    • 文件大小：140kb
    • 提供者：sieben7seven

  1. 人工蜂群算法ppt

  2. 人工蜂群算法（ABC）是最近几年比较流行的一个通过模拟蜜蜂采蜜行为而提出的一个智能算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-17
    • 文件大小：326kb
    • 提供者：wdliangyaosheng

  1. 人工蜂群算法在并行测试任务调度中的应用

  2. 人工蜂群算法是群智能算法，可以解决一些组合优化问题，本文将它应用在并行测试的任务调度中，并通过实验验证该方法有效的提高了计算速度

  3. 所属分类：Java

  1. 一种人工蜂群算法(简称ABC算法)，最新算法，本人编写

  2. 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。本代码经测试没有问题，可以运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-30
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：baidu_28887993

  1. 人工蜂群算法MATLAB代码

  2. 人工蜂群算法MATLAB代码，利用人工蜂群算法求解函数优化问题；包括雇佣蜂操作、观察蜂操作、侦查蜂操作，智能优化算法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-03-27
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：u010861059

  1. ABC-SVM算法，详细中文注释

  2. 对ABC算法的源码逐行做了中文注释，并以优化SVM参数为例，是很好的学习材料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-09-04
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：u013337691

  1. 人工蜂群算法以及测试函数

  2. 人工蜂群优化算法，一种典型群智能优化算法。。。。。。。。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：loveless_123

  1. 03-群体智能优化算法-人工蜂群优化算法.docx

  2. 在自然界中，群体是由多个为实现一共同目标的个体构成，目标可以是抵御捕食者、建巢穴、保留或繁殖种群、充分利用环境中的资源等。在群体中为完成目标，存在着任务选择机制和分工，个体根据局部规则和相邻个体间的相互作用进行自组织。这些低层次的交互导致了全局的群体行为。Bonabeau等人[1]将自组织定义为正反馈、负反馈、波动和多重交互作用的组合。正反馈促进个体更频繁地做出有益的行为，或促使其他个体向适当的行为靠拢。蚂蚁分泌信息素或蜜蜂跳舞都是正反馈的例子。由于正反馈效应的存在，当种群趋于饱和时，负反馈机制

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：hba646333407

  1. 用人工蜂群算法求解多目标优化问题

  2. 多目标优化一直是一个难题，是科学和工程领域研究的重点。 本文提出了一种基于人工蜂群的新算法来解决多目标优化问题。 ABC是基于蜜蜂群的智能觅食行为的最新引入的算法之一。 它使用较少的控制参数，并且可以有效地用于解决多峰和多维优化问题。 我们的算法使用帕累托优势的概念来确定蜜蜂的飞行方向，并维护在外部档案库中发现的非优势解矢量。 通过标准测试问题验证了该算法的有效性，仿真结果表明，该方法具有较高的竞争力，可以被认为是解决多目标优化问题的可行选择。

  3. 所属分类：其它

  1. RFID网络规划优化的分层人工蜂群算法

  2. 本文提出了一种新的优化算法，即分级人工蜂群优化算法，称为HABC，以解决射频识别网络规划（RNP）问题。 在提出的多层次模型中，较高层次的物种可以由较低层次的亚种群聚集。 在底层，每个采用规范ABC方法的子种群并行搜索零件尺寸最优值，可以将其构建为高层的完整解决方案。 同时，运用具有交叉和变异算子的综合学习方法来增强物种间的全局搜索能力。 针对一组10个基准优化问题进行了实验。 结果表明，与几种成功的群体智能算法和进化算法相比，拟议的HABC在大多数选定的基准函数上均具有出色的性能。 然后将HA

  3. 所属分类：其它

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 该问题的提出有两个目的，即最大程度地减少原材料的总成本和最大程度地增加投入熔炉的废料量。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发性技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：weixin_38595528

  1. 融合BFGS的自适应蜂群算法在谐波平衡分析中的应用

  2. 针对谐波平衡分析中传统算法存在初值限制,以及智能算法收敛速度慢的缺点,提出一种基于BFGS(Broyden-Fleteher-Goldfarl-Shanno)算法局部搜索策略的自适应蜂群算法。该算法在基本蜂群算法的基础上引入非线性的动态调整因子代替蜂群算法搜索公式中的随机变量,增加搜索的自适应性,并将BFGS算法运用到自适应蜂群算法后期求解,提高其局部搜索能力。实验结果表明,改进算法较标准蜂群算法迭代次数减少51.9%,相对于传统BFGS算法和部分改进智能算法均表现出较好收敛性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：880kb
    • 提供者：weixin_38689736

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个，目的是使原料的总成本降至最低，并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGAII）和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：357kb
    • 提供者：weixin_38677260
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