In computer science and operations research, the bees algorithm is a population-based search algorithm which was developed by Pham, Ghanbarzadeh et al. in 2005. It mimics the food foraging behaviour of honey bee colonies. In its basic version the algorithm performs a kind of neighbourhood search combined with global search, and can be used for both combinatorial optimization and continuous optimization. The only condition for the application of the bees algorithm is that some measure of distance between the solutions is defined. The effectiveness and specific abilities of the bees algorithm have been proven in a number of studies.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Optimalizace včelím rojem (cs)
- Bees algorithm (en)
- Алгоритм пчелиной колонии (ru)
- Бджолиний алгоритм (uk)
|
| rdfs:comment
| - Optimalizace včelím rojem je algoritmický přístup v oboru umělé inteligence, který se inspiruje v chování biologických včel a napodobuje některé jeho aspekty. Vychází z něho celá řada algoritmů, které podobně jako ostatní algoritmy využívající inteligence hejna vznikají převážně od roku 1990. Algoritmy se inspirují buďto pářícím chováním včel, jejich způsobem hledání zdrojů potravy, nebo chováním v době hledání nového hnízda. Nejedná se o úplné metody, ale o heuristiky, které se snaží poskytnout co nejlepší přibližné řešení a zároveň udržet nízké výpočetní nároky. (cs)
- In computer science and operations research, the bees algorithm is a population-based search algorithm which was developed by Pham, Ghanbarzadeh et al. in 2005. It mimics the food foraging behaviour of honey bee colonies. In its basic version the algorithm performs a kind of neighbourhood search combined with global search, and can be used for both combinatorial optimization and continuous optimization. The only condition for the application of the bees algorithm is that some measure of distance between the solutions is defined. The effectiveness and specific abilities of the bees algorithm have been proven in a number of studies. (en)
- Алгоритм пчелиной колонии (алгоритм оптимизации подражанием пчелиной колонии, англ. artificial bee colony optimization, ABC) — один из полиномиальных эвристических алгоритмов для решения оптимизационных задач в области информатики и исследования операций. Относится к категории стохастических бионических алгоритмов, основан на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе. Предложен Д. Карабога в 2005 г. (ru)
- Бджолиний алгоритм (в англомовних статтях також зустрічаються назви Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm та Bees Algorithm) є доволі молодим алгоритмом для знаходження глобальних екстремумів (максимумів чи мінімумів) складних багатовимірних функцій. В інформатиці та дослідженні операцій, бджолиний алгоритм на основі алгоритму пошуку вперше розроблений в 2005 році. Він імітує поведінку харчування зграї бджіл. У базовій версії, алгоритм виконує свого роду сусідній пошук в поєднанні з випадковим пошуком і може використовуватися для комбінаторної оптимізації і функціональної оптимізації. (uk)
|
| differentFrom
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - Optimalizace včelím rojem je algoritmický přístup v oboru umělé inteligence, který se inspiruje v chování biologických včel a napodobuje některé jeho aspekty. Vychází z něho celá řada algoritmů, které podobně jako ostatní algoritmy využívající inteligence hejna vznikají převážně od roku 1990. Algoritmy se inspirují buďto pářícím chováním včel, jejich způsobem hledání zdrojů potravy, nebo chováním v době hledání nového hnízda. Nejedná se o úplné metody, ale o heuristiky, které se snaží poskytnout co nejlepší přibližné řešení a zároveň udržet nízké výpočetní nároky. (cs)
- In computer science and operations research, the bees algorithm is a population-based search algorithm which was developed by Pham, Ghanbarzadeh et al. in 2005. It mimics the food foraging behaviour of honey bee colonies. In its basic version the algorithm performs a kind of neighbourhood search combined with global search, and can be used for both combinatorial optimization and continuous optimization. The only condition for the application of the bees algorithm is that some measure of distance between the solutions is defined. The effectiveness and specific abilities of the bees algorithm have been proven in a number of studies. (en)
- Алгоритм пчелиной колонии (алгоритм оптимизации подражанием пчелиной колонии, англ. artificial bee colony optimization, ABC) — один из полиномиальных эвристических алгоритмов для решения оптимизационных задач в области информатики и исследования операций. Относится к категории стохастических бионических алгоритмов, основан на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе. Предложен Д. Карабога в 2005 г. (ru)
- Бджолиний алгоритм (в англомовних статтях також зустрічаються назви Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm та Bees Algorithm) є доволі молодим алгоритмом для знаходження глобальних екстремумів (максимумів чи мінімумів) складних багатовимірних функцій. В інформатиці та дослідженні операцій, бджолиний алгоритм на основі алгоритму пошуку вперше розроблений в 2005 році. Він імітує поведінку харчування зграї бджіл. У базовій версії, алгоритм виконує свого роду сусідній пошук в поєднанні з випадковим пошуком і може використовуватися для комбінаторної оптимізації і функціональної оптимізації. (uk)
|
| gold:hypernym
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is differentFrom
of | |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is Wikipage redirect
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)