基于蚁群算法XML概率查询策略与算法优化,刘波,杨路明,针对XML数据半结构化的特点及概率查询的理论,结合蚁群算法,提出添加杂交算子,更新信息素的方法,不仅能动态选择数据查询方向,
面向QoS路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoSroutingalgorithmaccordingtothecombinationofthegeneticalgorit
基于蚁群算法的ADHOC网络路由研究的一些论文,希望传上去能和大家一起学习分享
约束编程的好paper:基于蚁群优化的约束求解算法研究
UML已经是软件建模方面的标准语言,UML Statechart描述了系统在其生命周期中的动态行为。随着系统规模的扩大和复杂度的提高,Statechart往往包含设计者所未预料到的隐患,通过模型检查来
模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的一种新型进化算法。提出了一种2输入和2输出的改进模糊自适应遗传算法。一方面,算法采用混沌初始化,提高了初始群体的质量;另一方面,算法将群体
深入研究了蚁群优化算法(ACO)的路径搜索及参数控制策略,分析了其存在的缺陷。为了提高ACO算法的解题能力,提出一种新型信息素更新策略(PACS),然后将PACS算法与其他蚁群算法分别应用于旅行商问题
内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由。然而,现有经典蚁群优化算法收敛速度慢、不能充分利用节点缓存,提出一种新的基于邻居协作的多态蚁群路由算法。在CCN上添加一个含有三种状态
栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个
提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。