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。

用于全局数值优化的基于排名的自适应人工蜂群算法

Best neighbor guided artificial bee colony algorithm (NABC)算法matlab代码

基于伊藤算法的改进人工蜂群算法

人工蜂群算法 代码 MATLAB

为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度，在建立预测模型的过程中，首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程，并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性，在接地网腐蚀诊断结果的基础上，提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型，测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型，所提模型的预测结果精确度和稳定性更高，表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题，所提模型具有良好的适用性。

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）。

人工蜂群ABC算法原型文献 Karaboga, Dervis An idea based on honey bee swarm for numerical optimization

混合人工蜂群算法的数据聚类新方法

利用人工蜂群算法来求解TSP旅行商问题： 1、以bayg29.tsp为输入数据，以蜜源规模SN、城市数目即解向量维数 Dimension、最大循环次数MCN、单个蜜源允许迭代的最大次数limit为输入参 数； 2、直接运行main.cpp，即可在控制台中得到迭代后的最优路线，同时会生成 result.txt文件，文件中会输出原始的城市点坐标、距离矩阵和初始化后的蜜 源，还会输出每次迭代后的蜜源蜂群，同时输出每次迭代后的最优路线。