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匿名使用者2024-01-28人工蜂群演算法（AIC）是一種受蜂群行為啟發的演算法，由Karaboga小組於2005年提出，用於突襲銷售的優化代數問題。
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匿名使用者2024-01-27蜜蜂是群居昆蟲，雖然單個昆蟲的行為極其簡單，但一群簡單的個體表現出極其複雜的行為。 真正的蜜蜂種群能夠在任何環境中以極高的效率從食物來源（花朵）中收集花蜜; 同時，它們可以適應環境的變化。
在蜂群中生成群體智慧型的最小搜尋模型由三個基本組成部分組成：食物來源、受僱覓食者和失業覓食者。 兩種最基本的行為模型是招募蜜蜂作為食物來源和放棄食物來源。
1）食物來源：食物來源的價值由許多因素決定，例如它與蜂巢的距離，包括花蜜的豐度和獲取花蜜的難易程度。
乙個引數，即食物來源的“盈利能力”，用於表示這些因素中的每乙個。
2）受養蜜蜂：又稱領頭蜂，與收集的食物來源相對應。領頭蜂儲存有關特定食物來源的資訊（與蜂巢的距離、方向、食物來源的豐度等），並以一定的概率與其他蜜蜂共享這些資訊。
3）失業的蜜蜂：它們的主要任務是尋找和提取食物來源。有兩種型別的蜜蜂沒有被雇用：
偵察員和追隨者。 偵察蜂在蜂巢附近尋找新的食物來源; 跟隨蜂巢內的蜜蜂，通過與領頭蜜蜂分享相關資訊來尋找食物來源。 一般來說，偵察蜂的平均數量是蜂群的5%-20%。
在人群智慧形成的過程中，蜜蜂之間的資訊交流是最重要的部分。 舞蹈區是蜂巢中最重要的資訊交流場所。 蜜蜂的舞蹈被稱為搖擺舞。
食物來源的資訊以搖擺舞的形式與舞蹈區內的其他蜜蜂共享，領頭的蜜蜂通過搖擺舞的持續時間來表達食物來源的產量，因此後面的蜜蜂可以觀察大量的舞蹈，根據回報率選擇哪個食物來源採集花蜜。 回報率與選擇食物來源的可能性成正比。 因此，蜜蜂被招募到食物來源的概率與食物來源的回報率成正比。
在最初的那一刻，蜜蜂作為偵察蜂進行搜尋。 它的搜尋可以由系統提供的先驗知識來確定，也可以是完全隨機的。 經過一輪偵察，如果蜜蜂找到食物來源，蜜蜂就會利用其儲存容量記錄位置資訊並開始採集蜂蜜。
在這一點上，蜜蜂將成為“受僱者”。 從食物來源收集蜂蜜後，蜜蜂返回蜂巢卸下蜂蜜，並有以下選擇：
1）放棄食物來源，成為非僱傭蜜蜂。
3）繼續從同一食物來源採集蜂蜜，無需招募。
對於非僱傭蜜蜂，有以下選擇：
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匿名使用者2024-01-26蜂鳥演算法已經執行了乙個多月，在過去的乙個月裡，沒有一波搜尋使用者抱怨搜尋結果不準確，大多數使用者都不知道搜尋結果已經悄然改進了。 谷歌蜂鳥演算法的推出，如何更好地應對SEO，是否仍以原創優質內容為依據，蜂鳥演算法到底發生了什麼變化，對中小企業排名影響很大？