简介：能逼死人的古文论余磬音（化名）是某大学中文系“中国文学理论批评史”的老师．大家习惯把这门课称作“中国古代文论”。2010年底．他所在学校BBS上的＋大热帖之一是”（烦转中文系版）无语的基础课和悲催的考试（转载）”．

简介：摘要聚类作为典型的数据分析方法，尤其是对大规模数据进行聚类分析成为近年来的研究热点。针对现有序列聚类算法在大数据计算时存在开销大的问题，提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法。通过引入MapReduce并行编程范式，快速计算聚类中心适应度，基于仿真和真实的磁盘驱动器制造两类数据，对算法的聚类效果进行了验证。实验结果表明，本文算法具有更好的聚类效果。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：本文给出了一种离散的人工蜂群算法（HDABC）用于求解混合流水车间调度（HFS）问题。采用工件排序的编码方式，并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解，采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解，完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验，并与当前文献中的典型算法对比，验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上，都具备良好的性能。

简介：

简介：摘要：在科学研究和生产实践中，许多问题实际可以归结为带约束条件的优化问题（Constrained Optimization Problem，COP），并且由于条件的复杂性，传统的优化方法进行求解变得十分困难，近年来，以人工蜂群算法为代表的群体智能方法为COP问题的研究提供了一个重要的发展方向。本文受文化基因算法启发，提出了一种基于可行规则的文化基因人工蜂群算法（MGT_ABC）来求解约束优化问题，通过对著名的难约束优化问题Bump进行测试，说明MGT_ABC算法既有GT_ABC算法的收敛精度，又获得了DE算法的收敛速度，所以MGT_ABC算法是一种求解难约束优化问题的非常有效算法。

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。