基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割
多目标最优化的混合粒子群算法,马金玲,唐普英,论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值,用外部存
针对全向变异易使粒子失去已有的有利搜索信息的问题, 提出了一种并行定向变异的混合粒子群优化算法。该算法以当前群体最优位置为基准, 用变异信息矩阵和混沌位置变异矩阵对群体进行并行定向扰动, 有效利用了现
针对单一价值评价的聚焦爬虫搜索策略存在主题漂移等问题进行了研究, 充分利用量子进化算法所具有的智能性, 提出一种新的聚焦爬虫爬行算法。该算法充分结合网页在互联网上的分布特点, 利用立即价值和未来价值两
基于粒子群算法的遗传算法研究,秦广军,王欣艳,针对传统遗传算法中存在的易陷入局部最优解和后期收敛速度慢的问题,基于粒子群算法,对传统遗传算法作了改进,提出了一种基于粒子群
通过分析中国证券市场现实投资环境和实际特点,建立了一个考虑完整费用的证券投资组合模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,提出了基于捕食策略的粒子群算法,将其用于求解投资组合模型。
为了克服量子行为的粒子群优化(QPSO)算法存在早熟收敛的缺点,提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法、设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作;扩大了种群搜索过程中的搜
在综合运用图像、图形处理、计算机网络、多媒体等技术的基础上,根据判读应用任务需求、判读人员作业习惯,将各种技术优势综合,提出了支持大型判读任务的、多机方式下的“遥感影像群判读系统”的解决方案及其计算机
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地
蛙跳算法综述,对混合蛙跳的产生背景,基本原理,算法流程和未来的展望做了一系列描述。