编号：D345
大小：3.7M
环境：Matlab2020b
简介：基于Matlab蜜蜂算法求解库存控制优化问题，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)。
人工蜂群算法属于群智能算法的一种，其受启发于蜜蜂的寻蜜和采蜜过程，相比于常见的启发式算法，它的优点在于其使用了较少的控制参数，并且鲁棒性强，在每次迭代过程中都会进行全局和局部的最优解搜索，因此能够找到最优解的概率大大增加。
相比于遗传算法来说，人工蜂群算法在局部的收敛和寻优能力上要更为出色，不会出现遗传算法的“早熟”现象，并且算法的复杂度也较低。但由于遗传算法有交叉以及变异的操作，因此遗传算法在全局最优值的搜索上要优于人工蜂群算法。此外，人工蜂群算法适用于进行连续函数的全局优化问题，而不适用于一些离散函数。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频