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）。蜜蜂采蜜机理 蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能...
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 二、人工蜂群算法的原理 1、原理 标准的ABC算法...
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 二、人工蜂群算法的原理 1、原理 标准的ABC算法...
算法介绍 人工蜂群优化算法(Artificial Bee Colony, ABC)是一种基于蜂群觅食行为的群体智能优化算法。该算法由Karaboga于2005年首次提出,其灵感来源于蜜蜂在自然界中的觅食机制。ABC算法通过模拟工蜂、观察蜂和侦查蜂三种蜜蜂的角色及其行为来寻找全局最优解。
1. 人工蜂群算法简介 (以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。其原理相对复杂,但实现较为简单,在许多领域中都有研究和应用。 人工蜂群算法中,每一个蜜源的位置代表了待求问题的一个可行解。蜂群分为采蜜蜂、...
人工蜂群算法 (Artificial Bee Colony, ABC) 是由 Karaboga 于 2005 年提出的一种新颖的基于集群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为。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。
Algorithm, 简称ABC算法)求解TSP问题,语言:matlab 1. 算法简介人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法)是一个由蜂群行为启发的算法,在2005年由Karaboga小组为优化代数问题而提出。其主要是为了解决多变量函数优化问题。 2. 算法原理 标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: ...
2.ABC算法Python代码 整个ABC算法Python代码共包含两个.py文件,即artificial_bee_colony.py和app.py。这里需要注意的是,需要各位自行安装ypstruct库,安装方法可以参考https://pypi.org/project/ypstruct/。 artificial_bee_colony.py文件如下所示: import numpy as np ...
受到蜜蜂群体采蜜行为的启发,2005年Karaboga[2]提出了一种基于蜂群智能的新的人工蜂群算法ABC(Artificial Bee Colony)。Karaboga等[3-4]已经验证与遗传算法、差分进化算法及粒子群算法相比,ABC算法在连续型多峰函数寻优问题中能得到更好的结果。ABC算法是连续性问题优化提出的,在离散性问题,如组合优化等问题中的应...