实例介绍
【实例简介】人工蜂群算法（Artificial Bee Colony）Matlab版本v2优化版
人工蜂群（ABC）是由Dervis Karaboga在2005年定义的最新算法之一，其动机是蜜蜂的智能行为。它与粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）算法一样简单，只使用常见的控制参数，如蜂群大小和最大循环数。ABC作为一种优化工具，提供了一个基于种群的搜索程序，其中称为食物位置的个体被人工蜜蜂随时间修改，蜜蜂的目标是发现花蜜量高的食物来源地，并最终发现花蜜量最高的地方。在ABC系统中，人造蜜蜂在一个多维搜索空间中飞来飞去，一些（受雇蜂和围观蜂）根据自己和巢友的经验选择食物来源，并调整它们的位置。一些（侦察兵）飞行并随机选择食物来源，不使用经验。如果新的食物源的花蜜量高于它们记忆中的前一个，它们就会记住新的位置而忘记前一个位置。因此，ABC系统将由受雇蜂和围观蜂进行的局部搜索方法与由围观者和侦察者管理的全局搜索方法相结合，试图平衡探索和利用过程。
【实例截图】
【核心代码】
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├── MATLABABCv2
│ ├── Sphere.m
│ ├── ackley.m
│ ├── calculateFitness.m
│ ├── griewank.m
│ ├── rastrigin.m
│ ├── rosenbrock.m
│ ├── runABC.m
│ └── schwefel.m
└── 好例子网_MATLABABCv2.rar
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