说明：基于人工蜂群算法（artificial bee colony algorithm）的聚类优化算法

ABC聚类 蜂群聚类 人工蜂群ABC 蜂群-聚类 优化算法

说明：人工蜂群算法的基本程序，可以在此的基础上修改。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

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说明：基本的人工蜂群算法，通过多个优化函数测试，在非限制性问题的函数优化问题上，人工蜂群算法比常见的启发式算法具有更优越的性能。人工蜂群算法简单易于实现可以提高处理问题的有效性。算法使用较少的参数控制，鲁棒性强。

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说明：这是对karaboga的人工蜂群算法的简单实现。 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。

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说明：对于多目标优化.人工蜂群算法是最新的函数优化算法。它取决于蜜蜂的共离子行为…与pso不同，它提供了更好的优化；

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说明：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

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说明：为解决无线传感器网络(  WSN ) 覆盖部署优化的问题，提出了一种基于外推人工蜂群算法的 节点部署优化方法 。 首先，设定网络系统基本假设，并以使网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优 化基本模型，再者，利用外推人工蜂群算法代入模型进行求解，获得覆盖最优的节点部署位置 。 仿真实 ...

说明：这是一个用人工蜂群（ABC）算法进行函数优化的matlab程序，程序可寻找函数最大值最小值，应用benchmark函数测试。

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说明：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。对原始算法的改进。

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说明：人工蜂群算法对传感网络节点覆盖进行优化，建立基于人工蜂群算法的覆盖优化模型。从仿真测试结果显示，网络优化是有效的，可以在有限传感器数量下使覆盖的监测区域最大化，减少网络冗余度，延长网络寿命

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