基于ABC人工蜂群优化算法的最优解搜索算法MATLAB仿真，matlab2021a测试。
2022-05-01 12:05:47
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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）。
2022-03-30 16:49:23
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针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足，在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新
的扰动因子，提出了一种新的算法———模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理
和粒子群寻优的特点，为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于0-1 背包问题上，通过多组
实例数据进行测试，验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。
2022-03-30 16:41:20
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差分进化算法结合人工蜂群形成差分蜂群算法(DE-ABC)，并与粒子群、遗传、差分进化、人工蜂群进行对比，内涵5种标准测试函数
2021-04-14 23:07:33
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