算法背景 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 ...

刚用LUA写了AGSO算法,效果奇差无比. 可能写错了..下面这个蜂群算法.效果很好.跳出局部最优的能力比较强! ...

目前人工蜂群算法主要分为基于婚配行为与基于釆蜜行为两大类，本文研究的是基于釆蜜行为的人工蜂群算法。 蜜蜂采蜜 自然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极高的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、非雇佣蜂三部分组成，其中一个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的大小 ...

基于自适应邻域搜索和高斯扰动的人工蜂群算法（ABCNG） 人工蜂群算法是一种流行的群体智能优化算法。它因易于实现、参数少、全局搜索能力强而受到广泛关注。然而，ABC也存在一些局限性，如开发能力弱、收敛速度慢等。为了克服这些缺点，本文提出了一种新的基于自适应邻域 ...

　　其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章，相对来说，算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文刊登后，陆陆续续收到本科生、研究生还有博士生的来信和短信微信等，表示了对论文的兴趣以及寻求算法 ...

AFSIndividual.py AFS.py 运行程序： ObjFunction见简单遗传算法-python实现。 ...

AIAIndividual.py AIA.py 运行程序： ObjFunction见简单遗传算法-python实现。 ...

一、基础知识库 最后一个字符为 - 表示结论为中间结果 为 * 表示为一种动物 二、QT界面 源码 View Code 三、后端处理 Python源码 View Code ...