为了解决多变量函数优化问题Karaboga在2005年提出了人工蜂群算法ABC模型。1、 蜜蜂采蜜机理蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。蚁群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组成要素：食物源、被雇佣的蜜蜂和未被雇佣的蜜蜂。两
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2023-12-28 03:53:30
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人工蜂群算法简介 本文翻译自：http://www.scholarpedia.org/article/Artificial_bee_colony_algorithm 根据本人的理解而与原文稍有出入。转载请注明：本文原发自CSDN FashionXu的博客。前言人工蜂群算法（Artifical Bee Colony）是一种元启发式智能算法，由K
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2024-01-09 11:16:41
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# 人工蜂群算法求解TSP（旅行商问题） Python 实现指南
## 一、引言
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题，要求找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回到起始城市。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能算法，适合用来求解TSP问题。本文将以Python实现这一算法，并提供详细的步骤和代码说明。
## 二、流程概述
下面是实现人工蜂群算法解决TSP问题
人工蜂群算法求解TSP问题【标签】 ABC TSP Matlabdata:2018-10-19 author:怡宝2号【总起】利用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法）求解TSP问题，语言：matlab1. 算法简介人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法)是一个由蜂群行为...
原创
2021-09-07 11:32:11
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这是我在百度空间里面写的文章，很久了，现在搬家搬到这边来。蜂群算法
Bee colony algorithms
蜂群算法的分类（基于繁殖行为的算法、蜜蜂交配优化算法、蜜蜂进化型遗传算法、蜂王算法）
基于采蜜行为的算法（人工蜂群算法（ABC）、虚拟蜜蜂算法、蜂群优化算法）
生物学机理
1、不同角色之间的交流、转换及协作来实现
2、
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2023-07-05 12:33:16
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【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（Python实现）TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于模拟退火算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列。寻
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2023-12-14 09:43:44
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ABC人工蜂群算法C++人工蜂群算法1、原理2、算法流程3、函数优化实例4、求解函数优化的ABC源代码C++ 人工蜂群算法1、原理 最常见的基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法是Karaboga(2005)提出的人工蜂群算法，通常称该算法为标准（或原始）人工蜂群算法，其主要是为了解决多维和多模的函数优化问题。 &
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2023-11-24 09:31:00
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MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例
MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例 1.基本概念 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
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2023-07-05 13:15:17
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一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。蚁群算法具有分布计算、信
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2023-11-01 17:39:45
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蚁群算法解决TSP问题详细讲解（含python代码）（一）TSP问题（二）蚁群算法（1）蚁群算法简单介绍（2）蚁群算法解决TSP问题基本原理（3）蚁群算法的核心步骤3.1 路径构建3.2 信息素更新（三）代码分析（1）设置参数（2）距离矩阵（3）设置信息素矩阵和蚂蚁路径矩阵（4）当前城市选择下一城市（5）更新信息素（6）30城市的坐标.txt（7) 完整代码 （一）TSP问题TSP问题：旅行商问
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2024-01-02 09:31:54
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中蜂群到达新场地的管理方法 蜂群到达新场地后，趁黑夜或清晨将蜂箱迅速放到转地事先看好的场地，采用分组分散排列的方法排放蜂箱，每箱距不少于2米，组内各箱的巢门方向应互不一致，每组最好利用一些自然景物作为标志，以便工蜂识别。争取在天亮蜜蜂末出勤前，基本完成蜂箱摆放工作。在未打开巢门前、不能关闭纱窗。同时还应注意以下几点： 1、推迟、间隔、分批打开巢门 蜂群在新场地放好后，不能立刻打开巢门，应停放一段时
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2023-12-04 15:41:38
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评论区有代码分享 一、前言 人工蜂群（ABC）算法是一种比较新的群智能算法，它在21世纪初才被提出。该算法模拟了蜜蜂采蜜的生物行为，具有角色转换的特点，可以实现雇佣蜂，观察蜂和侦查蜂三种蜂型之间的互相转换。雇佣蜂的作用是保存优良信息，跟随蜂提高了算法的收敛能力，侦查蜂则是用于跳出局部最优。三种蜜蜂相辅相成，动态转换角色，使得算法性能优于其他基础算法。二、算法流程在一个n维空间，种群规模为NP，即
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2024-02-28 12:18:27
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0️⃣✨✨✨基本原理✨✨✨ 单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都
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2023-11-03 22:15:20
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本文主要内容为利用遗传算法解决TSP(旅行商问题)。TSP问题可以描述为：某一旅行商从某个城市出发访问n个城市，去到每个城市一次且仅一次，目标为安排路线并其为最短路线。本案例以14个城市的二维坐标为数据，寻找一条最短的遍历这14个城市的路径。遗传算法流程：编码对于14个城市，设置染色体分为14段，每一段为对应城市的编号。利用randperm(14)随机编码一个染色体。例如得到:6 3 11 7 1
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2023-11-09 22:50:19
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1.遗传算法1.1 遗传算法的概念 遗传算法是一种基于“适者生存”的高度并行、随机和自适应的优化算法,通过复制、交叉、变异将问题解编码表示的“染色体”群一代代不断进化,最终收敛到最适应的群体,从而求得问题的最优解或满意解。其优点是原理和操作简单、通用性强、不受限制条件的约束,且具有隐含并行性和全局解搜索能力,在组合优化问题中得到广泛应用。 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物
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2024-01-14 08:42:29
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up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解
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2023-12-18 12:53:46
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最终效果与测试函数1迭代过程2效果曲线3测试函数artiBeeColony.py面向对象的实现方式，简单明了。如有转载请注明出处。 直接运行，有bug的评论区私聊#encoding:utf-8
#author:FuJun WANG
from functools import reduce
import math
import random
import copy
import matplotlib
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2023-11-30 18:18:49
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【问题定义】1. 巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较
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2024-01-10 17:08:17
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遗传算法流程图：遗传算法的思想和流程都是很简单的，但是运用在具体应用时却会常常无从下手。如何编码解码，如何进行交叉是两个难点。本文以用遗传算法解决旅行商问题(TSP)为例。问题描述：现有34个城市，已知其坐标；从其中某一城市作为起点出发，途径其他的所有城市，然后回到起点，要求走过的距离最短。34个城市位置图如下所示：重庆,106.54,29.59
拉萨,91.11,29.97
乌鲁木齐,87.68
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2023-11-18 12:30:11
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翻译自D.Karaboga, B.Basturk,On the performanceof artificial bee colony(ABC)algorithm, Applied Soft Computing 8(2008) 687-697 人工蜂群算法的性能（performance）摘要：人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的特定智能行为的最优化算法。比较了人工蜂群算法、差分进化算法（different
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2023-08-10 12:57:48
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