一种改进的多种群遗传算法研究,史丽萍,郭燕,提出一种基于多种群的改进遗传算法(IMPGA)来克服简单遗传算法(SGA)的早熟收敛。利用调和适应度评价种群优劣,提出了局部竞争法以避免
变尺度混沌蚁群优化算法,陈烨,,本文将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前
讨论了一类广义时变时滞递归神经网络的平衡点的存在性、唯一性和全局指数稳定性。这个神经网络模型包括时滞Hopfield神经网络,时滞Cellular神经网络,时滞Cohen-Grossberg神经网络作
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁
针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法。该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息
蚁群算法的相关代码,可用于城市最佳路线,机器人巡径等
Ant colony algorithm paper collection
针对基本引力搜索算法搜索速度慢和容易出现早熟的缺点,提出了一种基于信息熵的混合引力搜索算法。受粒子群算法的启发,所提算法通过改进基本引力搜索算法的速度和位置更新式来提高搜索速度;通过惯性质量构造了信息
本文提出了一种混合蚁群算法(HACO)。 它融合了蚂蚁系统(AS)和蚁群系统(ACS)解决优化问题的优势。 HACO算法的主要重点和核心是基于兼并AS / ACO和最大/最小蚂蚁系统(MMAS)的优势
多种群多策略的并行差分进化算法,陈颖,林盈,为了更好地提高并行差分进化算法的准确性和效率,提出一种多种群多策略的并行差分进化算法。该算法将种群划分为三个规模相同的子