历柴毛子代枝大学 人工蜂群算法 XIDIAN UNIVERSITY 人工蜂群算法原理 2 (4)解适宜度值的计算 所求解优化问题的目标函数记为，日标函数有可能越大越好 ,也可能越小越好。 若优化问题是目标函数越大越好，适应度值即用目标函数。 fiti-f 若优化问题是目标函数值越小越好，适应度函数一般用式(2 4)计算。 /1+f), f≥0 1+abs(f), otherwise (2-4) 其中，abs0函数是绝对值函数。 11 2 人工蜂群算法原理 （4）解适宜度值的计算 所求解优化问题的目标函数记为fi，目标函数有可能越大越好 ，也可能越小越好。 若优化问题是目标函数越大越好，适应度值即用目标函数。 fiti =fi 若优化问题是目标函数值越小越好，适应度函数一般用式(2- 4)计算。 (2-4) 其中，abs()函数是绝对值函数。 人工蜂群算法 11        abs f otherwise f f fit i i i i 1 ( ), 1 (1 ), 0