提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法，以网络覆盖率为目标函数，将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题，并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明，本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署，并能降低网络能耗，提高网络的整体覆盖率。

蜂群算法优化CNN 卷积神经网络 Matlab

蜂群算法的Java源代码，代码来自： http://mf.erciyes.edu.tr/abc/index.htm

多序列比对是生物信息学中最重要和挑战性的任务之一. 针对多序列比对是NP 完全组合优化问题, 引.入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等, 提出了一种基于多策略人工蜂群.的多序列比对算法. 该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化和获取较好初始解; 其次针对不同.蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索与局部开发能力. 同时引入序列比对的蜜源编码方.法以适应多序列比对的离散性. 实验结果表明, 该算法鲁棒性较强, 能获取较好的比对性能和生物特性

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【路径规划】基于人工蜂群算法求解多配送中心的车辆路径规划问题matlab源码.zip

MATLAB编程-群智能优化算法应用-人工蜂群算法实现PID参数整定

【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题，提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化，并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为，从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明，改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。