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数学建模学习(85):人工蜂群优化算法(ABCO)求解多元函数

川川菜鸟 发布时间:2022-08-11 01:34:51 ,浏览量:4

文章目录
    • 一、人工蜂群算法
      • 1.1 优化算法前述
      • 1.2 ABC算法介绍
      • 1.3 参考文献
    • 二、案例实现
      • 2.1 目标函数
      • 2.2 可视化函数
      • 2.3 人工蜂群算法
      • 2.4 总结

一、人工蜂群算法 1.1 优化算法前述

从数学上讲,要使用计算智能算法解决现实世界的优化问题,我们将需要问题的数学表示,这种表示称为目标函数,它是描述问题和该问题中所有决策变量的数学规则。

简而言之,优化问题由搜索空间定义,这是我们将寻找解决方案的区域,一组决策变量,其中包括影响我们问题的所有参数,当然还有目标函数,这些数学规则问题,并给我们一个候选解决方案的优度度量。

优化问题的目标是从所有可行的解决方案中找到最佳解决方案。这通常意味着我们想要最小化或最大化目标函数。换句话说,我们想要找到最小化或最大化目标函数值的输入决策变量集,也称为适应度值。

1.2 ABC算法介绍

人工蜂群 (ABC) 算法是一种模拟蜂群行为的优化算法

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