基于蚁群算法的LEACH协议研究,王静,胡彧,针对LEACH协议中簇头节点与汇聚节点之间采用单跳通信造成能量损耗过快的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH协议,该算法利用蚁群��
提出了一种在MIMD分布式存储环境下求解块三对角线性方程组的并行算法。基于Galerkin原理适当取基构造算法,使整个计算过程只在相邻处理机间通信两次,并给出了系数矩阵为对称正定矩阵时算法收敛的条件。
蚁群算法(ACS)是一种新型的分布式模拟进化算法,它有较强的解搜索能力、很好的适应性和鲁棒性等,但如果算法中各参数选择不当,则会使算法的运行时间变长,或者陷于局部最优,达到停滞状态。恰当的参数选择,可
支持向量分类机在入侵检测中的应用研究入侵检测
针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点阄的相对位置信息引入信息
针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,结合A*算法和蚁群算法提出了一种解决机器人路径规划问题的改进蚁群算法。自适应调整启发函数,在路径的后程借鉴启发式A*算法的估价函数,在ACS算法的启发函
针对高光谱影像波段数目多,易造成维数灾难的问题,结合遗传算法提供的初始启发信息和蚁群算法寻优能力的优势,提出一种基于改进二进制蚁群算法的波段选择方法。该方法通过遗传算法寻优获取几组较优解,经过计算后作
提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进
根据火焰的燃烧特性,结合火焰的空间形状特征和动态变化特征,设计了一种基于动态边界矩和支持向量机的火焰识别算法。利用相邻帧边界矩不变量的差值来描述火焰的动态特征,基于支持向量机对火焰和疑似火焰目标样本进
运用混沌蚁群算法进行图像的边缘检测是针对混沌蚁群算法具有随机性、遍历性、正反馈性,通过更新信息素矩阵来计算图像阈值,从而获得图像边缘信息,能够更全面、迅速地找到图像的边缘,避免过早陷入局部最优,提高了