人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。
2022-04-23 23:52:35
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资源名：人工蜂群算法优化_无刷直流电机PID控制_并采用三种评价指标函数IAE、ITAE、ITSE来进行对比分析_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-18 14:47:47
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PPT由本人按照自己的学习思路整理出来的PPT，对应我的博客学习笔记，有错误的请指正（https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/107045716）
2022-04-14 10:07:03
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使用matlab实现蜂群SVM，粒子群SVM，遗传算法SVM，数据包含有公共数据集，公共图像数据集，图像特征提取用了词袋，保证可用（公共图像数据集太大，删除了）
2022-04-13 22:05:28
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人工蜂群（ABC）是一种启发式算法，受蜜蜂群的觅食行为启发，由DervişKaraboğa于2005年提出.在本文中，我们将与您分享MATLAB中人工蜂群算法的结构化开源实现
2022-04-08 11:40:51
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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，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。为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificial bee colony algorithm）。
2022-03-30 16:49:23
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针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足，在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新
的扰动因子，提出了一种新的算法———模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理
和粒子群寻优的特点，为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于0-1 背包问题上，通过多组
实例数据进行测试，验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。
2022-03-30 16:41:20
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