人工蜂群算法的应用【摘要】 人工蜂群算法（ABC）是建立在蜜蜂自组织型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法。自1995年提出蜂群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，并已在组合优化、网络路由、函数优化、机器人路径规划等领域获得了广泛应用。本文首先介绍了蜂群算法的研究背景、基本原理、要素构成、算法流程和优缺点，然后，介绍蜂群算法在实际中的应用，并且最后用Matlab实现人工蜂群算法对Griewank函数的优化，最后，本文对蜂群算法领域存在的问题进行了总结，并提出了未来蜂群算法的研究方向。【关键词】 人工蜂群算法；函数优化；Matlab；研究方向一、 研究背景群体智能（SwarmIntelligence）是指具有简单智能的个体 通过相互协作和组织表现出群体智能行为的特性，具有天然 的分布式和自组织特征，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下表现出了明显的优势。虽然目前针对群体智能的研究还处于初级阶段，且存在许多困难，但群体智能的研究代表了计算机研究发展的一个重要方向。 2005年Karaboga成功地将蜜蜂采蜜原理应用于函数的数值优化，并提出比较系统的人工蜂群算
