代码里默认可行解个数SN为20，蜜源没有改进的最大次数limit为20，解向量的维数Dimension是2，通过输入迭代次数10000，便可得到函数的极小值。

这是我们开发的 Matlab 工具箱，用于使用双存档多目标人工蜂群算法进行成本敏感特征选择。” 该程序的详细信息可以在已提交给 Expert Systems with Applications 期刊的论文“Cost-sensitive feature selection using two-archive multi-objective人工蜂群算法”中找到。 在这个工具箱中，main 函数被命名为“main.m”。 在此功能中，您可以通过更改“fly”的值来选择不同的数据集。

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用于以下元启发式的 Python 库：自适应随机搜索、蚁狮优化器、算术优化算法、人工蜂群优化、人工鱼群算法、蝙蝠算法、基于生物地理学的优化、交叉熵方法、乌鸦搜索算法、布谷鸟搜索、差分进化,分散 苍蝇 优化,蜻蜓 算法,萤火虫 算法,流向 算法,花授粉算法，遗传算法，蚱蜢优化算法，重力搜索算法，灰狼优化器，哈里斯鹰优化器，改进的灰狼优化器，改进的鲸鱼优化算法，Jaya，水母搜索优化器，磷虾群算法，模因算法，飞蛾火焰优化，多元 宇宙 优化 器,粒子 群 优化,随机 搜索, Salp Swarm 算法,模拟退火,正余弦算法,鲸鱼优化算法。

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人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。

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