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基于蚁群算法求解TSP问题的研究，吴璇，，蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其利用多样性和正反馈性机制能够进行分布式并行查找

为应对大数据时代中组合优化问题的求解,基于云计算框架Spark,借助其基于内存、分布式的特定,提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集,由此给出相应的一系列转换算子,实现了蚂

论文研究-基于相位编码的量子蚁群算法.pdf,

基于遗传算法和粒子群优化的混合算法，时小虎，韩世迁，本文从进化计算的框架角度，比较分析了遗传算法与粒子群算法的个体、特征以及相关操作的异同，互相取长补短，构造了基于实数编码

混合型优化算法的全局收敛性分析，王艺鹏，辛斌，混合策略是一种常见的优化算法改进策略，尤其适用于特定类型的复杂问题求解。过去二十年内涌现了大量的混合型优化算法，这些算法

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基于混合模型的车辆跟踪算法研究，赵红亮，明安龙，近年来，随着计算机运算能力的不断提高，计算机视觉技术在智能交通系统中应用成了当前研究的热点之一。然而，该研究方向在实际的

针对自动化仓库中环形轨道RGV（有轨制导车辆）调度问题，以任务最短完成时间为目标，分析其主要影响因素。在此基础上提出路径最短和堵塞次数最少两个优化目标，并建立数学模型，设计基于规则的遗传算法求解。使用

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针对无线传感器网络中由于拥塞引起的丢包和能量过度消耗等问题，提出了一种基于蚁群优化的拥塞控制算法以减轻WSN中的拥塞和改进网络性能。该算法充分考虑了给定时刻WSN的拥塞状况，分成三个阶段在源节点和si