模拟进化算法

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蚁群算法在移动机器人中的应用研究被引量：1
《中国高新技术企业》2017年第9期74-75,共2页何小平 
移动机器人因为其在使用中的适应能力强、工作空间大等诸多优势,逐渐受到相关研究人员的重视,并且在近几年得到了很大的发展。文章首先介绍了移动机器人自动路径规划的相关概念,进而对蚁群算法的相关理论进行了分析,最后提出了蚁群算法...
关键词：蚁群算法 移动机器人 自动路径规划 模拟进化算法 自动路径机率 
基于改进免疫算法的电力电源规划被引量：1
《计算机与数字工程》2014年第1期40-43,共4页葛中泽 
提出了一种改进的人工免疫算法来计算电力系统电源规划,免疫算法是根据人或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价...
关键词：电源规划 人工免疫算法 模拟进化算法 矢量距 
求解TSP的遗传蚁群融合算法被引量：3
《江南大学学报（自然科学版）》2012年第3期253-256,共4页江君莉 潘丰 
国家863计划项目(2009AA05Z203)
原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷。针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩...
关键词：旅行商问题 蚁群算法 模拟进化算法 遗传算法 
最速网络消息传播问题及其模拟进化算法
《计算机应用研究》2011年第8期3097-3099,共3页何胜学 
国家自然科学基金资助项目(70672110);上海市(第三期)重点学科项目(S30504);上海市优秀青年教师基金资助项目(slg08018);上海市教委科技创新项目(10YS105);上海理工大学博士启动基金资助项目(1D-00-307005)
首次提出了最速网络消息传播问题族,建立了其基本问题的严格数学模型,并给出了相应的模拟进化求解算法。通过分析最速网络消息传播基本问题的特征,包括决策变量的特点、决策的网络时空影响特殊模式以及网络消息分布状态特点,构建了问题...
关键词：系统工程 网络优化 消息传播 遗传算法 网络信息 
蚁群算法在TSP问题中的参数设定被引量：1
《电脑知识与技术（过刊）》2011年第7X期4944-4946,共3页胡庆婉 刘永财 奠俊保 吴上 
曲靖师范学院实验教学研究项目;曲靖师范学院青年研究项目
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法在解决离散优化问题性能良好。该文介绍了对蚁群算法中的ACO算法的基本思想和实现方法,并对其中的参数进行了说明。关于TSP问题中的各个规模的城市数目,对蚁群算法的参数设置进行了实验分析,并...
关键词：蚁群算法 模拟进化算法 参数设定 
变异蚁群算法在电力系统无功优化中的应用被引量：1
《福建电脑》2011年第5期147-148,共2页张宝健 
蚁群算法是新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点;对蚁群算法进行变异,把其中的一些重要参数进行寻优,提高了算法的收敛速度。无功优化是一个混合整数优化问题,通过引入变异的蚁群算法,对不同类型的控制量使用不同的编码长...
关键词：蚁群算法 模拟进化算法 电力系统 无功优化 
探索因子蚁群算法及其在VRP中的应用
《科技信息》2009年第31期I0256-I0257,共2页杨海 
蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了一种引入探索因子的改进型蚁群算法的原理和实现方法,进而运用该算法求解VRP问题,取得了优于原蚁群算法...
关键词：因子蚁群算法 VRP 车辆路径问题 模拟进化算法 组合优化算法 
求解旅行商问题的模拟进化算法
《福建金融管理干部学院学报》2008年第5期55-59,共5页吴小菁 
旅行商问题是组合优化的经典问题,应用广泛,而且长期以来被作为NP-Hard问题的理想研究平台。文章介绍了旅行商问题也成为衡量近似算法效率的重要参照标准。求解旅行商问题的近似算法中,借助自然界规律,并根据其原理统计涉及的模拟进化...
关键词：旅行商问题 组合优化 模拟进化算法 
基于MATLAB的蚁群算法仿真研究被引量：5
《装备制造技术》2008年第11期13-14,共2页野莹莹 付丽君 程立英 
沈阳理工大学青年教师科研启动专项基金资助项目
介绍了基于MATLAB的蚁群算法仿真研究,对佛罗里达州六城市旅行商问题进行了MATLAB仿真,计算结果显示,作为新型进化算法,蚁群算法能够解决复杂组合优化问题。
关键词：蚁群算法 MATLAB 模拟进化算法 优化 
基于二元蚁群优化算法的分类规则挖掘被引量：3
《模式识别与人工智能》2008年第4期500-505,共6页熊伟清 
国家自然科学基金(No.60472099);浙江省自然科学基金(No.Y106080)资助项目
提出一种基于二元蚁群算法的分类规则挖掘算法.针对蚁群算法计算时间长的缺点,引入一种变异算子,同时为了避免蚁群算法陷入局部最优,又引入灾变算子.通过对美国加州大学机器学习数据集中的测试集进行测试表明,该算法的预测准确率能较大...
关键词：模拟进化算法 二元蚁群优化算法 数据挖掘 分类规则挖掘 机器学习 
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