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研究表明,灰色GM(1,1)预测模型中的背景值及建模序列光滑度对于模型的预测精度均有影响。针对这一问题,引入背景值构造参数λ和三点平滑法,提出了基于三点平滑的GM(1,1,λ)改进模型,并利用遗传算法
为解决同城快递配送成本高等问题,以配送的总距离最短为目标函数建立了同城快递配送问题的模型,并基于此模型提出了一种改进的遗传算法(GA)。同城快递配送问题求解时,在遗传算法中采用了模拟退火机制以防止模型
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基于改进遗传算法的曲面拟合参数辨识,谷川,潘国荣,空间曲面拟合是一个难以解决的复杂强非线性问题。已有的曲面拟合方法在求解明确的曲面表达式方面尚显难有作为。从参数辨识的角度
K均值算法是一种使用最广泛的聚类算法。算法以K为参数,把n个对象分为K个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间相似度较低。
简单的改进遗传算法实现路径规划的方式
为改进网格计算中任务调度的低效问题,采用十进制的实数编码规则产生初始抗体群,由免疫遗传算法经过克隆和变异算子生成资源集合中的蚁群信息素,进而利用蚁群算法的并行性展开全局搜索,通过CloudSim仿真平
基于改进遗传算法的燃油运输问题研究,马英钧,崔雪源,对于大规模的燃油运输问题利用传统规划模型求解将会十分困难。本文采用改进的遗传算法,设定遗传搜索空间为客户集的排列空间,仅