ArtificialBeeColonyAlgorithm:对人工蜂群算法的理解和改进人工蜂群算法的思想以及C Java Python 对人工蜂群算法的理解和改进

针对人工蜂群算法存在的计算精度不高、收敛速度较慢的缺点,提出一种多搜索策略协同进化的人工蜂群算法.所提出的算法在引领蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,动态调整搜索的维数以提高搜索效率,并结合人工蜂群算法不同搜

针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷, 提出一种Tent 混沌人工蜂群粒子群混合算法. 首先利用Tent 混沌反向学习策略初始化种群; 然后划分双子群, 利用Tent 混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同

为了提高人工蜂群算法的搜索性能，引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点，但是由于蜂群收敛采用局部搜索，使得算法

多目标人工蜂群算法。该程序能够测试ZDT1~3、UF1~10、CF1~10等标准函数，其他测试函数可自行添加，并且可以计算GD、Spread、IGD等性能指标。

文档中主要包括了杜鹃搜索、花粉算法、人工蜂群、狼群搜索等智能算法，通过对文献的阅读，可以加深对智能算法的理解，有利于入门智能算法领域

基于Nelder-mead单纯形法的改进人工蜂群算法研究.pdf

人工蜂群算法是近年来新提出的一种优化算法。针对标准人工蜂群算法的局部搜索能力差，精度低的缺点，提出了一个改进的人工蜂群算法，利用全局最优解和个体极值的信息来改进人工蜂群算法中的搜索模式，并引入异步变化

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。本代码经测试没有问题,可以运行

为了改善人工蜂群算法对于大规模数据、高复杂度问题的执行效率，采用开放计算语言（OpenCL）并行编程模型，提出一种基于图形处理器（GPU）加速的并行人工蜂群算法

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