检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机仿真》2009年第6期200-203,共4页Computer Simulation
基 金:国家自然科学基金重点资助项目(69931040)
摘 要:为了对蚁群算法近年来的应用研究情况进行总结,为后续的研究提供参考,综述了蚁群算法近年来的应用研究成果。在介绍蚁群算法基本特点的基础上,首先介绍了蚁群算法的一般模型,其次概述了蚁群算法近年来的研究进展与算法在各个领域的应用情况,最后指出了仍未解决的问题和当前的研究热点。蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,对蚁群系统行为及其自组织能力的研究具有积极意义。In order to summarize recent applications and research of Ant Colony Optimization ( ACO), and to provide reference for future study, achievement gained in the last decade is introduced. On the basis of introducing the basic characteristics of the algorithm, the general model is firstly put forward. Then recent research achievement and applications in various fields are given. At last, unsolved problems and current hot topics are discussed. Study on ant colonies behavior and their self - organizing capacities has been interesting for many researchers as it provides models of distributed organization, which are useful to solve difficult combinatorial optimization problems and distributed control problems. Deep research of the algorithm is of promising significance.
分 类 号:TP118[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.33