人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)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，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
2022-11-21 15:56:54
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本资源为MATLAB代码和相应的说明文件，并增加了测试函数的使用实例，收集了越50个在优化算法中常用的测试函数，可用来验证优化算法的优化效果，避免陷入局部最优。对于其他测试函数，可参照使用说明中的实例进行使用
2022-11-18 10:44:45
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本文提出了一种一般的优化模型，该模型从土壤中的根系生长行为收集了一些想法。 该研究的目的是研究一种新颖的，受生物启发的方法，用于复杂的系统建模和计算，尤其是用于优化高维数值函数。 对于本研究，设计了数学框架和体系结构来模拟植物的根系生长模式。 在这种结构下，研究了土壤和根系生长之间的相互作用。 在框架中派生了一种称为“根增长算法”（RGA）的新颖方法，并进行了仿真研究以评估该算法。 仿真结果表明，所提出的模型能够反映植物在土壤中的根系生长行为，数值结果也表明，RGA是一种用于高维数值函数优化的强大搜索和优化技术。
2022-08-22 17:02:16
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对源码进行了优化，增加了注释；
性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。
希望各位大佬进行采纳！
2022-06-28 13:38:54
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基于最优化方法的函数优化问题，分别对于约束极值问题和无约束极值问题各有两种算法，包括相关资料、工程文件及总结论文，仅供参考（西电02105143）
2022-06-25 10:52:55
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