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
机构地区:[1]上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093
出 处:《计算机工程与应用》2015年第24期210-214,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.51176126)
摘 要:为克服蚁群算法应用于寻源导热逆问题求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的不足,利用混沌算法的遍历性和对初值的敏感性,将其融入到蚁群算法中,建立了基于混沌路径选择机制和局部混沌搜索机制的混沌-蚁群算法。计算结果表明,建立的混沌-蚁群算法可以很好地解决寻源导热逆问题,较蚁群算法而言,提高了计算精度和计算速度。When Ant Colony Algorithm(ACA)is applied to find the source in solving Inverse Heat Conduction Problem(IHCP), it is easy to fall into local optimal solution and the convergence speed is very slow. In order to solve this problem, this paper makes use of the ergodicity and initial value sensitivity of Chaotic Algorithm(CA)to establish Chaos Ant Colony Algorithm(CACA)based on chaos path selection mechanism and local search mechanism. Calculation results show that the CACA established can solve the IHCP well and improves the calculation precision and computing speed.
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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