0-1背包问题是组合优化中经典的NP难题,在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解0-1背包问题的量子蚁群算法。算法采用量子比特表示信息素,用量子旋转门来更新信息素。大量数据实例的比较测试表明,算法
对基本粒子群优化算法的速度方程进行了改进,减少了控制参数,引入随机调节因子,使得粒子的自我认知能力和社会认知能力在一定范围内随机产生,同时对个体最优粒子进行自适应随机变异,由此构造出一种改进的粒子群优
针对公共环境中的声音事件识别问题,提出基于自适应粒子群优化(PSO)匹配追踪(MP)稀疏分解的声音事件识别算法。该算法在分析MP稀疏分解的基础上,先基于适应度函数改进PSO算法相关参数的自适应设置,再
螺旋粒子群优化算法的研究简报,滕弘飞,张英男,本文提出了一种螺旋粒子群优化(SPSO)算法。传统PSO算法的搜索路径,对于全局版PSO,以一只鸟(粒子i)的飞行来比喻,其空间的飞行
针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献
针对传统粒子群寻优速度慢和局部收敛等缺点, 提出一种基于平均速度的混合粒子群优化算法. 给出了粒 子群平均速度的定义, 用来表征粒子群的活跃程度, 并作为粒子群惯性系数和学习因子调节的依据, 加快了粒
对生成测试芯片效率进行研究,提出了一种采用版图编辑器作图和批量参数化建模设计方法。缩短了设计周期,降低了设计难度。依据该方法,开发了一套针对工艺开发包的测试芯片,实验结果验证了其高效性。
根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系,利用Denavit-Hartenberg(D-H)法得到连杆坐标系变换矩阵;通过连杆坐标系变换矩阵得到机械臂正运动控制模型;通过正运动模型得到逆运动控制模型,逆
将免疫思想同思维进化计算相结合,提出一种新的基于多种群的自适应免疫进化算法(IABM),算法定义了选择,记忆,克隆,超变异D,抑制5种基本算子.试验结果表明该算法具有高效的收敛速度,并能收敛到全局最优
用粒子群算法改进蝙蝠算法,引入自适应权重,具有很好的收敛速度和收敛精度