人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来，以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年，Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒子温度算法（PSO）和粒子温度灵敏演化算法（PS-EA）产生的结果进行了比较。 结果表明，人工蜂群算法优于其他算法。2009年，Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒子温度算法（PSO），差分演化算法（DS）和进化策略（ES）产生的结果进行了比较。 结果表明，人工蜂群算法因其控制参数少、操作简群算单优于或类似于其他算法。
资源文件列表
ABC_1/.DS_Store , 6148
__MACOSX/ABC_1/._.DS_Store , 120
ABC_1/calculateFitness.m , 324
__MACOSX/ABC_1/._calculateFitness.m , 188
ABC_1/GreedySelection.m , 1183
__MACOSX/ABC_1/._GreedySelection.m , 188
ABC_1/griewank.m , 202
__MACOSX/ABC_1/._griewank.m , 188
ABC_1/rastrigin.m , 578
__MACOSX/ABC_1/._rastrigin.m , 188
ABC_1/rosenbrock.m , 764
__MACOSX/ABC_1/._rosenbrock.m , 188
ABC_1/runABC.asv , 4488
__MACOSX/ABC_1/._runABC.asv , 188
ABC_1/runABC.m , 6945
__MACOSX/ABC_1/._runABC.m , 188
ABC_1/Sphere.m , 73
__MACOSX/ABC_1/._Sphere.m , 188