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。

利用新的多维选择策略加速人工蜂群算法

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）

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。

基于改进人工蜂群算法的并联机器人正运动学解

MATLAB工具箱大全-人工蜂群工具箱(ABC)

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

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）。本资源为人工蜂群算法 matlab代码

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）。 本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

基于反向学习的人工蜂群算法 基于反向学习的人工蜂群算法 基于反向学习的人工蜂群算法 基于反向学习的人工蜂群算法基于反向学习的人工蜂群算法基于反向学习的人工蜂群算法