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人工蜂群(ABC)是一种启发式算法,受蜜蜂群的觅食行为启发,由DervişKaraboğa于2005年提出.在本文中,我们将与您分享MATLAB中人工蜂群算法的结构化开源实现
一种改进人工蜂群算法的Wiener模型分步辨识法，齐海龙，王琪，为解决非线性系统Wiener模型参数辨识问题，提出了一种基于改进人工蜂群算法(NLJ-ArtificialBeeColonyalgori
提出一种具有引领蜂与跟随蜂动态协调机制的改进人工蜂群算法（DHABC）。根据优化函数的寻优状态，设计了引领蜂与跟随蜂动态角色转换机制，以更好地适应全局和局部搜索；为使算法能够更好地进行局部兼顾更大范围
提出了一种基于人工蜂群算法的运动目标检测方法。利用将运动目标检测问题转化为独立成分分析问题的原理，选用峭度作为求解信号独立成分的判据，使用人工蜂群算法对基于峭度的目标函数进行优化求解，通过去相关方法从
RFID系统的操作通常涉及一种情况,其中物理上彼此靠近的多个读取器可能会干扰彼此的操作。 必须最大程度地减少此类读取器冲突,以避免出现错误或读取错误。 因此,本文旨在使用一种成功的群体智能技术,称为人
人工蜂群算法_C语言实现,带中文注释,artificial bee colony (ABC),包括Karaboga的四篇相关论文
人工蜂群算法（artificialbeecolonyalgorithm）是一种最新的基于仿生学的元启发式优化算法，对解决组合优化问题有很好的结果。提供几篇最新的国外研究论文，想在这方面研究的朋友可以学
提出了用蜂群算法求解非线性方程和方程组。通过计算几个非线性方程和方程组问题，将结果与其他算法进行比较与分析，验证了算法的有效性。
Matlab编写的人工蜂群算法代码，含详细注释和测试函数，简短易懂，执行顺畅。可用于解决无约束优化问题。
为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化,建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个,目的是使原料的总成本降至最低,并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合
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