人工蜂群算法是一种启发式优化算法,模拟了蜜蜂群体搜索食物的行为。本文详细介绍了人工蜂群算法的基本原理和算法流程,并结合实际应用场景,展示了该算法在解决复杂优化问题方面的优势。算法小白也能够轻松理解和应用此算法来解决实际问题。
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基于改进人工蜂群算法的彩色图像分割,王华军,刘笃晋,彩色图像是由三个波段组成的,因此在彩色图像阈值分割时,由于三个波段之间的内在联系被割离,彩色图像分割时的阈值很难精确获得
人工蜂群算法的框架简化与算子改进,袁亚杰,马英红,在保留了求解高维函数优化问题的标准人工蜂群算法的核心特点的基础上,本文对算法的流程框架做了很大的简化,取消了作用不明显的
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
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
无线传感器网络(WSN)环境下,中继节点位置布局性能优劣是影响网络寿命的关键因素之一。目前,针对三维空间高密度WSN,缺少能够在硬件成本和连通性双重约束条件下提高网络寿命的中继节点位置布局方案。基于网
针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局
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
这是从ABC官方网站下载的人工蜂群(ABC)算法的matalab源码,有两个版本,两个版本都包含有测试函数,有需要的可以下载
为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点, 结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法, 提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法. 首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂
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