人工蜂群算法（ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群集智能优化算法，它为解决存在于科学领域的全局优化问题提供了一种新的方法。由于它具有控制参数少、易于实现、计算简单等优点，已经被越来越多的研究者所关注。
2021-11-19 23:45:27
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人工蜂群算法是近年来新提出的一种优化算法。针对标准人工蜂群算法的局部搜索能力差，精度低的缺点，提出了一个改进的人工蜂群算法，利用全局最优解和个体极值的信息来改进人工蜂群算法中的搜索模式，并引入异步变化学习因子，保持全局搜索和局部搜索的平衡。将改进的人工蜂群算法在函数优化问题上进行测试，结果表明改进的人工蜂群算法优于原算法。
2021-11-19 08:22:46
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为提高约束多目标进化算法的收敛性和解集分布性,提出一种基于人工蜂群算法的改进约束多目标进化算法CMABC。在利用外部种群分别存储较优可行解和不可行解处理约束条件的基础上,根据约束多目标问题的特点,对外部种群的更新方式、迭代种群的更新方式及人工蜂群算法进行改进。实验仿真结果表明,CMABC相对于目前性能较好的MOABC及HPSO具有一定优势,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Pareto最优解集具有更均匀的分布性和更广的覆盖范围,适合于约束多目标优化问题的求解。
2021-11-18 12:31:08
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这是从ABC官方网站下载的人工蜂群（ABC）算法的matalab源码，有两个版本，两个版本都包含有测试函数，有需要的可以下载
2021-11-15 21:21:35
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Hausdorff距离在图像匹配领域广泛应用。针对Hausdorff距离结合一些搜索策略的匹配算法实时性不高的问题，提出了一种基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法搜索策略的图像快速匹配。首先提取模板图像和匹配子图的边缘特征，然后计算的模板图像和匹配子图的Hausdorff距离作为两者的相似度量标准，最后采用人工蜂群算法进行搜索匹配。实验结果表明，该方法在不降低匹配率的情况下，缩短了匹配时间，能应用到嵌入式领域。
2021-11-03 10:09:15
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