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国外蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm ,ABC）源码,Artificial Bee Colony Algorithm
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人工蜂群算法解决函数优化问题代码，内含Sphere，rastrigin，rosenbrock等标准测试函数- ABC algorithm coded using MATLAB language*/
/* Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms by Dervis Karaboga in 2005, motivated by the intelligent behavior
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人工蜂群算法的matlab源代码，共有两个版本，原作者版和改进版。
-Artificial Bee Colony (ABC)algorithm matlab source code, there are two versions, the original author version and an improved version.
Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms
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Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms by Dervis Karaboga in 2005,
motivated by the intelligent behavior of honey bees.-Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms by Dervis Karabo
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由Karaboga提出的一种人工智能算法（Delphi版），通过模拟蜜蜂寻找食物的行为的优化方法。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。-The proposed by Karaboga, an artificial intelligence algorithm (Delphi Edition), by simulating the bees to find food behavi
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A powerful and efficient algorithm for numerical
function optimization: artificial bee colony (ABC)
algorithm. Swarm intelligence is a research branch that models the population of
interacting agents or swarms that are able to self-organize. An
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在ABC 算法中，将人工蜂群按分工分为三种: 采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂。引领蜂、跟随蜂用于蜜源的开采，侦查蜂避免蜜源种类过少。其中，采蜜蜂和观察蜂各占一半，并且每一个蜜源仅有一个采蜜蜂工作，即采蜜蜂的数量与蜜源数量相等，用m 表示。算法初始化时随机生成m 个初始解-In the ABC algorithm, artificial bee colony division of labor is divided into three types: mining bees, observation th
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改进版的人工蜂群算法，包含了测试函数，可以运行的。-ABC algorithm coded using MATLAB language，Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms by DervisKaraboga in 2005, motivated by the intelligent behavior of honey bees
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In this paper optimal location and capacity of
Unified Power Flow Controller to improve the power system
stability using hybrid technique composed of ABC-GSA
algorithms is proposed. Here, the maximum power loss bus is
identified as the most s
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ABC algorithm is Artificial bee colony used to imitate swarm behaviour of honey bees
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The artificial bee colony (ABC) algorithm is a
metaheuristic algorithm for numerical optimization. It is based
on the intelligent foraging behavior of honey bees. This paper
presents a parallel version of the algorithm for shared memory
archi
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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，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。-Artificial colony algorithm is to imitate the bee behavior put forward an optimization method，Only need to compare advantages and disadvantages of problem， Through the l
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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。-Artificial bee colony algorithm is an optimization technique to mimic the behavior of bees make is thinking of a particular cluster of
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针对工业控制中常用的PID控制器参数整定困难的问题,提出一种基于人工蜂群算法的参数整定方法。将PID控制器待整定参数看作蜜源,利用蜂群特有的角色转变机制搜索优质的参数组合 选取绝对误差矩积分性能指标作为参数寻优的目标函数。仿真实验结果表明,所采用的算法能够提高控制系统的动态性能,增强系统的快速性和稳定性,适用于PID控制器的自整定。
-For industrial control commonly used in PID controller tuning difficult problem
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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，具有较快的收敛速度和寻优精度。-Artificial bee colony algorithm is to mimic the behavior of an optimization method proposed by bees, has a faster convergence rate and optimization accuracy.
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ABC Algorithm in c, Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most recently defined algorithms by Dervis Karaboga in 2005,
motivated by the intelligent behavior of honey bees.
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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。(Artificial bee colony algorithm is a novel optimization algorithm based on swarm intelligence is propos
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人工蜂群算法是Karaboga于2005年提出的一种新颖的群集智能优化算法。算法主要模拟智能采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的采蜜活动(Artificial bee colony algorithm () is a novel swarm intelligence optimization algorithm proposed by Karaboga in 2005. The algorithm mainly simulates the intelligent honey collectin
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人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来，以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年，Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒子温度算法（PSO）和粒子温度灵敏演化算法（PS-EA）产生的结果进行了比较。 结果表明，人工蜂群算法优于其他算法。2009年，Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒
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