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
作 者:田晓辉[1]
机构地区:[1]渭南师范学院数学与信息科学学院网络工程技术中心,陕西渭南714000
出 处:《科技信息》2012年第33期I0015-I0015,I0046,共2页Science & Technology Information
基 金:陕西省教育厅项目(项目编号12jk0746);渭南师范学院研究生项目(项目编号08YKZ025)
摘 要:蚁群算法是一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易与其它方法结合等优点,在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文介绍了基本蚁群算法的原理、数学模型,总结近年来蚁群算法在一些新领域中的发展应用,分析了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容。[Abstract]Am colony algorithm is a bionic optimization algorithms that simulated insect foraging behavior, the algorithm uses a parallel self- catalytic mechanism of positive feedback, has strong robustness, good distributed computer system, easily combined with the advantages of other methods, in solving many complex optimization problems has been demonstrated its excellent performance and great development poten(ial.. This article describes the basic ant colony algorithm and its mathematical models, ant colony algorithm and then discuss the recent years many new areas in the development and application of, finally, some remarks for future research and key research.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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