​注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 算法引言 自然界的启发：BSO算法的灵感来自于蜜蜂在自然界中的觅食行为。在自然界中，蜜蜂需要找到花蜜来生存。当一只蜜蜂找到一片花丛时，它会返回蜂巢，通过特殊的“摆动舞”将花丛的位置信息传递给其他蜜蜂。这些信息包括花丛的方向、距离，甚至花蜜的质量。信息共享：在蜂群优化

蚁群算法 小小的蚂蚁总是能够找到食物，他们具有什么样的智能呢？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，

F. Ant colony time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Mole is hungry again. He found one ant colony, consisting

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一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍： 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 二、蚁群算法ACO 蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于1991年提出，由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发所得。 三、蚁群算法ACO求解微电网优化 （1）部分代码 close all;cle