基于无线传感网络的层次拓扑算法优化,高珩,韩向斌,拓扑控制对于延长网络寿命,减小通信干扰,提高路由协议效率等具有重要的意义。本文重点研究了拓扑控制中的层次型拓扑算法。全文
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地
针对标准蜂群算法在求解函数优化问题时易陷入局部极优点的缺陷,提出了一种基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法。该算法借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加食物源多样性,通过引入交叉因子增强群体食物源的优良特性,
协作频谱感知可以有效提高认知无线电系统的感知性能,但信噪比较低的认知节点参与协作会影响整体的感知性能。为解决这种低信噪比节点降低系统感知性能的问题,提出了一种基于信噪比对参与协作的认知节点进行筛选优化
针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断
传统的页面排序算法偏重于旧网页,使得一些旧的页面经常出现在检索结果的前面。为了改进此类算法,引入时间链接分析,使用爬虫抓起页面时HTTP协议反馈回来的修改时间作为页面和链接的时间,并综合考虑页面的出入
针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了改进的免疫优化求解方法。借鉴免疫系统的受体编辑操作、Baldwin效应,设计了相应的算子,增强了算法的学习能力,提高了算法的收敛速度。实验结
亲测可以使用的textrank算法的源码。适用于各类项目。性能也不错。
该PDF是英文版的,主要介绍了TextRank算法的实现
飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO)是一种自然激励且易于实现的全局优化算法,在许多实际优化任务中表现出良好的性能。然而,MFO算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优解