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数学建模方法:蚁群算法
标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-21
文件大小:25165824
提供者:
wu_wenyang
LTP算法设计
关于LIP算法的研究。 算法基本思路是第一步用解析方法降低模型求解难度,即先用求导方法求出订货量 ,原问题模型就可以转化为无 的模型,再用拉格朗日松弛技术将带约束是规划模型转化为无约束的规划模型,得出问题解的下界,使问题的求解难度大大降低。第二步用模拟蚁群聚类过程将配送中心选址看成聚类问题,将多个候选配送中心当成聚类中心,各个客户区看作待分类量,目标就是利用多只蚂蚁以配送中心选址模型的系统成本最低为依据将各个客户区分配到配送中心,形成多个关系区,若以配送中心为聚类中心的关系区中不为空(即关系区
所属分类:
其它
发布日期:2013-07-22
文件大小:137216
提供者:
jiangjunlandage
蚁群算法详细资料
包括: 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合行为蚁群算法的
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-04-25
文件大小:25165824
提供者:
kolchakzy
Fundamentals of Computational Swarm Intelligence
考查了社会网络结构如何用于在个体问交换信息,以及这些个体的聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。 简要介绍了形式化优化理论。 概述了与群体智能有关的进化计算方法,如遗传算法、进化规划、进化策略、文化算法和协同进化。 着眼于以鸟群中鸟的舞蹈运动作为粒子群优化(PSO)模型的基础,并提供了一种处理各类:PSO模型的通用方法 证明了蚂蚁行为如何用实现蚁群优化(ACO)算法来解决现实问题,如路径优化、结构优化、数据挖掘和数据聚类。 考虑了不同种类的优化问题,包括多目标优化、动态环境
所属分类:
专业指导
发布日期:2015-08-24
文件大小:30408704
提供者:
baoyucumt
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-01-05
文件大小:225280
提供者:
huangyueranbbc
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
所属分类:
Java
发布日期:2017-04-08
文件大小:225280
提供者:
q6115759
约束蚂蚁聚类算法
通过对真实世界蚁群的模拟仿真,提出一种基于随机游走的约束蚂蚁聚类算法来处理以must-link和can-not-link形式出现的约束聚类问题.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明我们的算法优于无监督的蚁群聚类算法和COP-Kmeans算法.
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-01
文件大小:474112
提供者:
weixin_38733597