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针对柔性分批有可能导致不规则的分批方案，提出了基于批量规则的有序分批方法，并按照最大批量规则，分析了影响确定最佳额定批量的主要因素，设计了一种基于工件工序时间分布的差异批量的分批方案。通过实例仿真，结
在人工蜂群算法中将蜜蜂分为引领蜂跟随蜂 和侦察蜂三种其中引领蜂的数量与食物源的数量 相等.初始化阶段随机产生N个解作为食物源的 位置
针对人工蜂群算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种新的改进人工蜂群算法.新算法依据蜜源适应值进行排序,将排序结果作为权值,构造一个虚拟蜜源,即加权中心.若加权中心优于当前最优解,则取代当前最优
本资源是根据08年Erciyes University, Intelligent Systems Research Group, The Dept. of Computer Engineering公开
人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，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
主要介绍了python如何实现人工蜂群算法,帮助大家更好的利用python进行数据分析,感兴趣的朋友可以了解下
蜂群算法是一类模仿蜜蜂繁殖采蜜等行为的群智能优化技术。
人工蜂群算法中有三类蜂群，在寻找蜜源过程中相互转化，最终寻得最优解。
本程序主要是对人工蜂群算法进行了优化实现，参考文献为D.KarabogaandB.Gorkemli,"Aquickartificialbeecolony-qABC-algorithmforoptimi
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