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。

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。

- 基于人工蜂群算法的TSP（旅行商）问题 - 可以根据要求自己修改城市坐标 - 注释很详细

针对配电网无功补偿优化算法的不足，提出了一种基于人工蜂群算法的配电网无功优化方法。首先建立了无功优化的数学模型，然后提出了一种基于改进人工蜂群算法的无功优化方法。实验结果表明，改进的人工蜂群算法可以有效地优化配电网的无功补偿，它比其他现有算法更高效，更准确。

-初始ABC算法用于WSN覆盖，方便用于改进扩展 -有注释，方便理解 -如果加上一些种群初始化策略、跳出局部最优策略的话，很容易提升覆盖率 -价格实惠

人工蜂群算法综述.docx

标准人工蜂群算法matlab源码 #物联网 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是：“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信 也就是物物相息。物联网就是“物物相连的互联网”。 ##物联网协议 Protocol CoAP XMPP RESTful HTTP MQTT Transport UDP TCP TCP TCP Messaging Request/Response Publish/Subscribe Request/Response Request/Response Publish/Subscribe Request/Response 2G, 3G, 4G Suitability (1000s nodes) Excellent Excellent Excellent Excellent LLN Suitability (1000s nodes) Excellent Fai

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【DELM分类】基于人工蜂群算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

本资源是根据08年Erciyes University, Intelligent Systems Research Group, The Dept. of Computer Engineering公开代码改变而来，源代码为n维ABC优化，改编后为2维优化，可以画出蜂群优化时的三维实时图像。