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蚁群优化算法的研究和应用已取得了不少重要成果，然而在大规模优化应用中还存在搜索时间长的问题，为此研究了一种基于细粒度模型的并行蚁群算法。实验结果表明，该算法与最新的改进算法相比，搜索速度提高数十倍至数
传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定，就有可能导致低质量的聚类结果，针对这一缺点，提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层
基于蚁群算法的WSON域间路由联合优化，黄浩天，郭秉礼，电信网业务的多样化和高带宽趋势对下一代以WDM技术为基础的承载网在业务提供的效率和质量方面提出了新得挑战。同时，在WDM网络中引
为了达到以尽可能少的测试用例满足测试需求的目的，提出了一种先对测试用例集进行完全划分，再利用蚁群算法对其优化的方法。首先根据测试需求间的相互关系，将最初的测试用例集划分成多个互不相交的子集，每个子集中
基于蚁群算法的分布式平台效能优化,黄毅华,,为满足Hadoop参数自动调效的需求,本文提出基于蚁群算法(ACO)的Hadoop平台效能优化机制,并结合基因表达式编程(GEP),从Hadoop历史工
主要用于蚁群算法优化模糊隶属度函数参数,可以避免参数选择的盲目性。
我国成品油物流运输信息系统的构建研究运输信息系统
针对未来超视距条件下的多机协同空战，提出了一种基于混合蛙跳融合蚁群算法的目标分配方法。以目标威胁评估值为准则建立空战决策模型，根据空战决策特点对青蛙粒子进行特殊编码处理，在混合蛙跳算法局部搜索过程中加
针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题，对经典蚁群算法提出三方面改进。首先，在初始化信息素浓度时加入方向引导，加快初始搜索速度；其次，在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思
FPGA布局在自动化设计中起到了十分关键的作用。将粒子群蚁群混合算法应用于FPGA布局问题，针对MCNC基准电路进行布局实验，并与模拟退火算法（SA），模拟退火与遗传混合算法（GASA）及蚁群算法（A
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