ScholarGate
Asisten
Process / pipelineMetaheuristics

Optimisasi Koloni Lebah Buatan (ABC)

Artificial Bee Colony (ABC) adalah metaheuristik berbasis populasi dari kecerdasan kawanan yang diperkenalkan oleh Karaboga dan Basturk pada tahun 2007. Algoritma ini memodelkan perilaku mencari makan secara kooperatif dari koloni lebah madu untuk mencari solusi optimal dalam masalah optimisasi numerik kontinu. Algoritma ini membagi solusi kandidat di antara tiga jenis lebah — lebah pekerja, lebah pengamat, dan lebah pencari — dan menyempurnakannya secara iteratif melalui pencarian lokal dan seleksi probabilistik, sehingga sangat cocok bagi peneliti dan insinyur yang menangani lanskap optimisasi yang kompleks dan multimodal.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Karaboga, D., & Basturk, B. (2007). A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm. Journal of Global Optimization, 39(3), 459–471. DOI: 10.1007/s10898-007-9149-x

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 2). Artificial Bee Colony (ABC) Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/id/optimization/artificial-bee-colony

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateArtificial Bee Colony (Artificial Bee Colony (ABC) Optimization). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/optimization/artificial-bee-colony · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026