利用人工蜂群算法来求解TSP旅行商问题：
1、以bayg29.tsp为输入数据，以蜜源规模SN、城市数目即解向量维数
Dimension、最大循环次数MCN、单个蜜源允许迭代的最大次数limit为输入参
数；
2、直接运行main.cpp，即可在控制台中得到迭代后的最优路线，同时会生成
result.txt文件，文件中会输出原始的城市点坐标、距离矩阵和初始化后的蜜
源，还会输出每次迭代后的蜜源蜂群，同时输出每次迭代后的最优路线。
2021-03-07 15:58:58
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运行文件PSO,即可运行程序。程序给了相应中文解释。本文件提供4个相关的数据集，前缀为data为是数据，前缀为target为数据的标签。注：使用的是MATLAB2016a版本，采用MATLAB自带的SVM,若已安装林志仁SVM，则程序可能会运行失败，解决办法：MATLAB设置路径为默认路径，再次运行即可。
2021-02-27 12:25:54
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随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
2021-02-22 14:06:35
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源码来自官网，本人对代码进行了详细注释，具体理论参考博客（https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/107045716）
2021-02-19 22:59:25
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人工蜂群算的大论文，作者高卫峰吗，没有知网下载途径的同学可以下载用。人工蜂群算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。
2021-02-19 22:14:31
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为了让广大学者更直观的了解例子群算法，作者编制了粒子群算法演示程序，能够直观的观察例子群算法的寻优过程，并提供了源程序，供广大学者学习交流。
2021-02-12 10:02:59
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