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关于abc算法的论文,嵌入粒子群优化算法的混合人工蜂群算法
人工蜂群算法(Artifical Bee Colony)是一种元启发式智能算法,由Karaboga in 2005在2005年引入,用来求解数值优化问题。它受启发于蜜蜂的觅食行为。这种算法主要基于 T
基于伊藤算法的改进人工蜂群算法
在人工蜂群算法中加入了边信息,改善了信噪比。基于matlab编写
针对电网故障诊断中的0-1规划问题,从代数和几何角度优化了人工蜂群算法。仿真结果表明,人工蜂群算法具有可行性和合理性,并且综合性能显著优于传统的遗传算法;在两种人工蜂群算法中,基于几何思想的人工蜂群算
本文提出了一种新的优化算法,即分级人工蜂群优化算法,称为HABC,以解决射频识别网络规划(RNP)问题。 在提出的多层次模型中,较高层次的物种可以由较低层次的亚种群聚集。 在底层,每个采用规范ABC方
结合局部搜索的多目标人工蜂群算法
为了平衡人工蜂群算法局部开发能力和全局搜索能力,提高算法收敛速度,提出一种基于阈值搜索的人工蜂群算法.首先,提出一种混沌镜像初始化方法,保证初始种群的多样性和优异性;然后,利用个体阈值动态调整搜索半径
针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算 法. 首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力, 对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部
人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂行为的优化算法
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