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为解决多约束QoS单播路由问题，提出一种基于改进蚁群算法的QoS单播路多目标算法。该算法引入生长竞争机制,使算法尽可能向Pareto最优靠近。实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上

建立了宽带阵列高分辨方位估计水池实验系统，进行了宽带最大似然方位估计快速算法的水池实验研究。研究结果表明，基于马尔可夫链蒙特卡罗方法宽带最大似然方位估计快速算法分辨能力强，突破了二分之一波束宽度，估计

求解TSP问题的一种改进蚁群算法，王峰峰，王仁明，TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长，容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群��

任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中，提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合，通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作，实现对任务自适

针对并行与分布式系统中的同型机调度问题，提出了一种改进蚁群算法。结合问题具体特点，给出了蚂蚁分配方案的生成策略，设计了一种新颖的基于任务适合度的信息素表示方法，以实现信息素的有效累积；改进了状态转移规

论文研究-标准成本确定方法及改进蚁群算法应用.pdf,  针对复杂生产过程中标准成本确定与产品质量和加工效率要求相脱离而导致标准成本控制能力弱的问题，研究基于时间与费用关系的标准成本确定优化方法.以产

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题，在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素，而且考虑节点的剩余能量，从而引导蚂蚁选

将记忆机制引入传统蚁群算法，把蚂蚁看作具有记忆的智能体，通过对记忆的存储、更新及遗忘原理进行分析，建立一种基于生物记忆原理的蚁群智能体记忆模型。在模型中，蚂蚁智能体能够凭借记忆对自身记忆库和蚁群记忆库

多目标优化问题具有两个或多个同时要最小化或最大化的目标。 通常很难找到一个可以优化每个目标的解决方案。 因此，解决问题的最佳方法是为决策者选择一套最能满足其兴趣的解决方案。 在本文中，在目标的加权总和

提出一种基于遗传蚁群算法的S盒构造方法，算法中两次插入遗传算法，利用遗传算法前期收敛速度较快及交叉变异操作避免陷入局部最优的特性，加快蚁群算法的收敛速度，提高求解的效率。基于该方法，给出了构造S盒的完