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搜索资源 - artificial bee colony optimization
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source code for artificial bee honey colony algorithm to solve combinational optimization problem-source code for artificial bee honey colony algorithm
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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，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。-Artificial colony algorithm is to imitate the bee behavior put forward an optimization method，Only need to compare advantages and disadvantages of problem， Through the l
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人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来，以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年，Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒子温度算法（PSO）和粒子温度灵敏演化算法（PS-EA）产生的结果进行了比较。 结果表明，人工蜂群算法优于其他算法。2009年，Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒
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ABCPSO(人工蜂群算法与粒子群算法)(ABCPSO (Artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization))
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使用人工蜂群算法求解优化问题，代码可以运行。(Using artificial bee colony algorithm to solve the optimization problem, the code can run.)
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自适应柯西分布的人工蜂群算法函数寻优，好用。(Function optimization of artificial bee colony algorithm based on adaptive Cauchy distribution.)
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