论文研究多蚁群分级优化的多目标求解方法.pdf

高速铁路建成后客运通道内的线路组成要素及线路功能将发生较大变化，旅客列车在通道内的线路选择方案也需要进一步优化。采用蚁群算法（ACO）对旅客列车的线路选择进行了设计，给出了转移概率及信息量更新方法，并

论文研究-求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法.pdf,  针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数

为了使得算法对蚁群进化的控制更加直接、算法更加高效，针对加权MAX-SAT的特点，以重离散化方式简化蚁群算法模型，提出取值概率的概念，并以之替换传统蚁群算法中信息素，最后对该算法作并行化改进。实验结果

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

论文研究-求解多目标作业排序问题的遗传算法.pdf, 利用联合进化遗传算法(CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系,并将其引入求解过程,以确定满意排序,在

分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量，将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择，利用蚁群的动态适应性和寻优能力，在分簇产生的簇头节点之间找

为了解决短波通信中语音检测的问题，针对短波语音信噪比低，噪声复杂的特点，对幅度谱熵算法进行了修正，选取功率谱熵作为VAD特征，加入谱熵平滑和hangover设计，研究了基于功率谱熵的语音端点检测算法。

针对一类不可微多目标优化问题，给出了一个新的算法——极大熵社会认知算法。利用极大熵方法将带有约束的不可微多目标优化问题转化为无约束单目标优化问题，然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知

多粒度PPI网络描述模型及其蚁群优化的功能模块检测方法，冀俊忠，吕嘉伟，针对蚁群算法在大规模蛋白质相互作用(protein-proteininteraction，PPI)网络中进行功能模块检测所暴露的

论文研究-基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法.pdf,