混合算法求解作业调度问题并采用了自适应函数

基于贪心算法求解TSP问题 一TSP问题 TSP问题Travelling Salesman Problem即旅行商问题又译为旅行推销员问题货郎担问题是数学领域中著名问题之一假设有一个旅行商人要拜访n个

为了更好地预测网络流量，提出了一种改进型Elman网络模型，并用文化算法对该模型进行了优化，获得了更佳的拟合度和预测性能。

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索

对于求解的TSP问题，提出了一种自适应离散型布谷鸟算法（AdaptiveDiscreteCuckooSearch，ADCS）。在基于布谷鸟搜索算法（CuckooSearch，CS）的搜索原理下构造TS

从提高图像变换域信息隐藏算法的隐藏容量角度出发,将迭代混合的思想扩展应用到整数小波变换 域,实现了一种新的自适应迭代混合图像隐藏算法"该算法采用整数小波变换,克服了传统小波变换域图像隐 藏算

蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法，计算速度快，寻优能力强，但局部搜索能力较弱，容易陷入早熟收敛。针对其缺点，结合高斯变异和柯西变异的优点，提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法

Memetic算法是求解多目标优化问题最有效的方法之一, 融合了局部搜索和进化计算,具有较高的全局搜索能力.混合自适应多目标Memetic算法(HAMA)用基于模拟退火的加权法进行局部搜索,采用Par

针对多目标视频跟踪中需要主要解决的目标冲突、合并以及分离等问题,提出了基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法。采用混合高斯背景建模法获得前景图,并对图中阴影采用一种简化去除算法,即判断前景像素时,将HSV

通过对微电网系统进行建模，利用智能算法进行求解，从而来降低成本