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搜索资源列表

  1. Ginnni Di Caro关于蚁群优化的博士论文

  2. Ginnni Di Caro关于蚁群优化的博士论文，将蚁群优化理论应用于网络路选。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：wangbo190819

  1. 蚁群算法-研究

  2. 针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡.该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略.以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-08-25
    • 文件大小：542720
    • 提供者：flameearth

  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. 蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用

  2. 提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-20
    • 文件大小：246784
    • 提供者：xiaohua0227

  1. 蚁群算法研究文章打包大集合（100多篇论文！）

  2. 用蚁群算法求解类TSP问题的研究 用蚁群优化算法求解中国旅行商问题 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 100多篇论文！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-07
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：seahgost

  1. 基于自适应变异蚁群算法的QOS路由算法

  2. 基于自适应变异蚁群算法的QOS路由算法，通过异蚁群算法来优化QOS路由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-26
    • 文件大小：246784
    • 提供者：KAO1982215

  1. 一种自适应的蚁群优化算法

  2. 一种调整各种参数的快速收敛的蚁群改进算法，大大加快了速度，可以运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u010330826

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  1. 智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

  2. 考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。 应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-31
    • 文件大小：898048
    • 提供者：tianyanshi9337

  1. 自适应蚁群算法在序列比对中的应用.zip

  2. 自适应蚁群算法摘要 ：序列 比对是生物信息学的重要研究-rg。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，并被成功地应用于旅行商问题(TSP) 等组合优化问题中。该文将蚁群算法应用于序列比对，并提出基于 自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的 比对算法是有效的，而它的改进算法的效果更为理想。 关键词：蚁群算法；序列比对 ；信息素在序列比对中的应用

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：186368
    • 提供者：zhidc

  1. 信息素S型更新的耦合ACO算法及其应用

  2. 针对蚁群算法存在易过早收敛、出现停滞现象、陷入局部极值的问题,提出S型信息素更新策略与Alopex算法相耦合的改进蚁群优化算法(IACO).该算法定义全新的S型动态自适应信息素全局更新函数,使信息素增量随迭代次数和目标函数值变化而动态变化,同时耦合Alopex算法以提高算法的局部搜索能力.将IACO算法应用于支持向量机参数的优化中,构成IACO-SVM模型.利用UCI标准数据集进行数值实验.研究结果表明:IACO算法具有较强的寻优性能,IACO-SVM模型具有较高的平均分类准确率和较好的稳定性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_38741891

  1. 改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究

  2. 研究煤炭配送路径问题,提高运输质量。针对传统物流方法在配送路径规划中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致效率低等问题。为了提高煤炭运输配送效率,提出一种改进蚁群算法的配送路径优化方法。该方法建立了基于蚁群算法的配送路径模型,通过改进基本蚁群算法中节点访问策略和自适应挥发系数的更新规则,使蚁群搜索有效地避免陷入局部最优,加快了收敛。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,提高了算法效率,能有效解决煤炭运输问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：714752
    • 提供者：weixin_38591615

  1. 自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用

  2. 围绕蚁群优化算法的理论及应用，针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题，运用了一种基于自适应的蚂蚁算法，并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率，将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明，改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径，相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38584148

  1. 基于改进型蚁群算法的灭火机器人路径规划研究

  2. 在传统蚁群算法基础上，采用随机选择和惯性保持相结合的方式搜寻节点，在获得不同路径的同时提高算法收敛速度。从已获得的路径两端沿惯性方向逼近优化，将无障碍中间节点剔除，减少机器人在最短路径上转弯次数的同时增强算法的搜索性能。通过自适应方式动态调整信息素，改善算法适应能力。仿真结果表明，通过以上改进能有效提升路径质量，可有效降低灭火机器人在室内环境中寻找火源的时间，提高灭火效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38704857

  1. 基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

  2. 为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题，提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先，该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心，作为FCM初始参数，克服FCM算法对初始聚类中心的敏感；其次，采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰，增强算法的鲁棒性；最后，用直方图特征空间优化FCM目标函数，对图像进行分割，减少运算量。实验结果表明，该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖，抗噪能力强，收敛速度快，分割精度高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：355328
    • 提供者：weixin_38517095

  1. 布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

  2. 布谷鸟搜索算法作为相对较新的一类群智能优化算法，自提出以来受到研究人员的重视，并进行了较为深入的研究，在有关领域得到了应用。为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度，加快对算法的研究与应用进程，综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤；然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等诸方面的改进方法，总结了算法的主要应用领域及其进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 自适应蚁群优化算法

  2. 自适应蚁群优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38620741

  1. 结合Predator-Prey-AACO的图像边缘检测算法

  2. 针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题，提出一种结合生物Predator-Prey 行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey 行为与AACO 算法相结合，将蚁群分成Predator 种群和Prey 种群，初始阶段利用AACO 算法进行搜索两种群，一定迭代次数后，两种群进入排斥阶段；通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明，与AACO 算法和Canny 算法相比，在精确度方面，该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38708223

  1. 用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别

  2. 针对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于情感生理信号特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用K近邻法进行情感分类,以获得较高的识别率和有效特征组合.通过四种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别四种情感(joy、anger、sadness、pleasure),实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入情感识别的研究是可行的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：164864
    • 提供者：weixin_38747818

  1. 蚁群算法在呼吸信号情感识别中的应用研究

  2. 对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于呼吸信号(RSP)特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用Fisher进行情感分类,获得了较高的识别率和有效特征组合。采集了212个被试6种不同情感(高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒、恐惧)的呼吸信号数据进行仿真实验,识别效果最好的是高兴情感,最好识别率达到了92.06%,平均识别率达到了84.43%。实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入基于呼吸信号的情感识别研究是可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38686658
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