论文研究 引入人工蜂群搜索算子的QPSO算法的改进实现.pdf

为了解决基本蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，并提高算法在探索和开发方面的寻优性能，提出一种改进的蜂群算法，称为强化互学习的人工蜂群算法（EMLABC），针对不同种类蜜蜂分别采用不同的搜

为了解决人工蜂群算法（ABC）容易陷入局部最优、易早熟收敛等问题，提出一种基于反馈机制和丛林法则的人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyalgorithmbasedonFeedbacka

为应对战场环境的复杂性和不确定性，指挥控制结构的适应性调整成为研究重点。描述了兵力组织的基本实体和指挥控制结构，给出决策实体负载测度的方法，建立两种战场情况下的指挥控制结构适应性调整优化模型，设计求解

用人工蜂群算法求解带平衡约束的圆形布局问题，王英聪，麦嘉辉，对于带平衡约束的圆形布局问题,本文采用定位定序的启发式方法结合人工蜂群算法的思路进行求解.对传统优化模型进行了调整,通过人工

建立了两级定位-路径问题的数学模型，提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象，将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法——变邻域搜索融入其中，由此提出三种变邻域搜索策略。基于

蜂群ABC算法是近年来提出的一种求解优化问题的较新型的仿生进化算法。针对蜂群算法的不足, 依据反向搜索的思想, 提出一种改进的蜂群算法。在改进算法中, 每次邻域搜索之后, 通过比较新旧食物源位置的花蜜

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

基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络。基于人工蜂群算法的反向传播神经网络，通过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法BP神经网络基于人工蜂群的BP神经网络

针对配电网无功补偿优化算法的不足,提出了一种基于人工蜂群算法的配电网无功优化方法。首先建立了无功优化的数学模型,然后提出了一种基于改进人工蜂群算法的无功优化方法。实验结果表明,改进的人工蜂群算法可以有

针对人工蜂群(ABC)算法开发能力差、收敛速度慢的缺点,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程,其中前者用到精英解、随机选择个体及其邻域的有益信息,后者用到群体最优解的信息.所提出的搜索方程在一定