人工蜂群优化算法

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）。

function ObjVal = ackley（Chromswitch1）;

Dim=size（Chrom2）;
   
% Compute population parameters
   [NindNvar] = size（Chrom）;


      A = 1/Dim;
      Omega = 2 * pi;
      sum1=A.*sum（（Chrom .* Chrom）‘）‘;
      %sum1=A.*sum（Chrom .* Chrom）;
      sum2=A.*sum（（cos（Omega * Chrom））‘）‘;
      ObjVal = -20*exp（-0.2*sqrt（sum1））-exp（sum2）+20+exp（1）;

  

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        365  2009-09-01 14:41  ABC Matlab\ackley.m

     文件      11403  2018-08-24 09:07  ABC Matlab\all.mat

     文件        182  2008-06-09 19:54  ABC Matlab\calculateFitness.m

     文件        202  2006-04-27 11:32  ABC Matlab\griewank.m

     文件        149  2017-09-22 14:01  ABC Matlab\localAbs.m

     文件        477  2017-09-22 13:45  ABC Matlab\Nouse.m

     文件        578  2006-04-27 11:32  ABC Matlab\rastrigin.m

     文件        602  2006-04-27 11:32  ABC Matlab\rosenbrock.m

     文件       9565  2017-09-22 15:54  ABC Matlab\runABC.m

     文件        447  2006-04-27 11:32  ABC Matlab\schwefel.m

     文件         73  2017-09-22 14:07  ABC Matlab\Sphere.m

     目录          0  2017-09-22 15:56  ABC Matlab

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