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自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法
用人工蜂群算法求解多目标优化问题
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
约束多目标优化的多蜂巢人工蜂群算法
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
提出一种基于进化知识融合的多目标人工蜂群算法.首先,采用精英群体知识和种群自身进化知识混合引导引领蜂进化,保持种群的多样性和优异性;然后,将一种融合个体支配关系和种群分布关系的方法引入跟随蜂的概率选择
人工蜂群算法（ABC）原理介绍，包含详细PDF文档及MATLAB源码，简单易学，非常好用！
针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题, 提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量, 并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索
基于人工蜂群算法的吹瓶机装配作业计划方法，唐丽华，刘建军，提高装配车间的生产运作效率是吹瓶机制造企业生产计划体系的核心。吹瓶机装配计划是一类复杂的人工作业安排问题，涉及部件组装与
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
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