论文研究人工蜂群算法优化感知机 .pdf

人工蜂群(ABC) 算法存在着收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷. 针对这一问题, 提出一种改进的人工蜂群(DCABC) 算法. 应用反学习的初始化方法产生初始解, 引入分治策略对蜜源进行优化, 在

利用随机过程理论, 对人工蜂群算法收敛性进行理论分析, 给出人工蜂群算法的一些数学定义和蜜源位置 的一步转移概率, 建立人工蜂群算法的Markov 链模型, 分析此Markov 链的一些性质, 论证了

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷, 在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵. 信息熵本身是不确定性的一种度量, 由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不

人工蜂群算法（ABC）是一种基于蜜蜂行为的优化算法

人工蜂群算法是一种优化算法，有很强的搜索能力，在此基础上也能进行改进，融合其他算法。

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基于MATLAB实现的人工蜂群算法源码，通过对蜂群算法的介绍和应用实例的演示，展示了其在优化问题中的高效性和可行性。同时，深入解析了蜂群算法背后的理论知识和构成要素，帮助读者更好地理解其工作原理和实现

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时，往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题，设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不

随着大规模可再生能源接入微网,其不确定性直接影响微网的优化调度.鉴于此,以微网的产能利润最大化为目标,构建微网日前产能调度的优化模型,其中对储能单元和需求响应负荷进行调度,对可再生能源产能预测的误差进

针对无人直升机线性二次型高斯/回路传输恢复(LQG/LTR)飞行控制律设计中加权矩阵的选定问题, 提出一种基于人工蜂群算法优化控制器加权矩阵的方法. 采用LQG/LTR控制方法设计无人直升机的内外环自