针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的
针对距离向量跳段(DV-Hop)算法在多边定位中误差较大的问题,详细分析了定位误差形成的原因,并提出了一种改进的人工蜂群优化DV-Hop定位算法。该算法引入数学优化模型,使用改进的区域限定人工蜂群算法
人工蜂群算法的框架简化与算子改进:-1-中国科技论文在线人工蜂群算法的框架简化与算子改进袁亚杰,马英红,郑自然**(山东师范大学管理科学与工程学院,济南50014)摘...|下载前务必先预览,自己验证
自己做的关于人工蜂群算法(ABC算法)(Artificial Bee Colony)的PPT综述。新学习的小伙伴可以参考看看。从算法简介、原理、流程、与其他群智能优化算法的比较和研究方向入手。
提出了用蜂群算法求解非线性方程和方程组。通过计算几个非线性方程和方程组问题,将结果与其他算法进行比较与分析,验证了算法的有效性。
用java写的单功能流水线调度程序,属于体系结构范畴
果蝇优化算法的基本原理是初始化种群的中心位置,利用敏锐的嗅觉进行搜索,即根据中心位置随机产生多个邻域解。计算各可行解的味道浓度,即适应度值,然后利用视觉从中选择较好的解,更新替换中心位置,然后进行迭代
人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优
针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价,对正常粒子和病态粒子分别进行处理,避免无效搜索,提高算法的收敛
为快速准确地分割图像,将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合,提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理,以抑制图像噪声,把图像阈值看成
