简单蚁群优化 简单的蚁群优化算法的实现,如Marco Dorigo在《蚁群优化》一书中所述。 此实现面向蚁群优化或Python编程领域的初学者。 第一个笔记本奠定了基础,展示了如何在构建算法之前创建算
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
为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷,提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法(LOACA)。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为
论文研究-求解双层CARP优化问题的知识型蚁群算法.pdf, 双层CARP优化问题不仅要解决微观路径优化问题,还要解决宏观
为了解决传统蚁群算法求解TSP问题的求解时间较长、易于局部收敛的问题,提出了一种基于变异和启发式选择的蚁群优化算法。利用较优路径中城市相互之间的邻接特点,避免了大范围搜索求解,使得能具有较好的初始解,
论文研究-基于混合蚁群算法的产品开发过程优化方法.pdf, 通过对迭代产品开发过程的分析,提出了将产品开发过程中设计活动被首次访问视为TSP问题中蚂蚁访问城市的思想,将Markov 过程建模方法与基
从无线传感器网络自身的特点出发,在蚁群算法的基础上,提出了一种适合该网络的多种群蚁群优化路由算法(MACO)。该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并且能
论文研究-基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法.pdf, 本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接
基于蚁群算法的电子商务流程的优化实现,李悦,肖波,全程电子商务是目前电子商务研究领域的一个热点课题。其中,对其流程优化的核心算法研究是该课题探讨的一个主要方面。本文主要研
针对连续空间的优化问题提出了一种改进蚁群算法及搜索空间的自适应调整方法,将搜索空间逐步缩小到最优解附近,并通过信息素扩散机制增强对最优解附近区域的搜索,这些改进措施有利于改善蚁群算法的收敛速度和提高算
