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针对基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点，提出一种改进的蝙蝠算法用于求解约束优化问题。该算法利用佳点集方法构造初始种群以维持群体的多样性，引入惯性权重以协调算法的勘探和开发能力。为了避免算法陷
通过分析传统模拟退火算法的原理和存在的不足，提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火算法。新算法增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解，并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法，该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点，但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题，目的在于解决移动Agen
蜂群算法在TSP问题上的参数改进，李峰磊，丁海军，在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上，本文对蜂群算法中的关键参数进行了理论分析，并改进了算法对局部最优解的控制机制。
将最大最小化适应度函数与罚函数相结合，提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法。采用归类和比较的思想进行替换非劣解；改变以往全局最优值的选取方法，而采用轮序方式从非劣解中获取。实验证明改进
为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种改进蜂群算法。利用反向学习方法构建初始种群，以提高初始化解的质量。同时，利用分布估计算法构造优秀个体解空间的概率模型来进行邻域搜索，以改善算
基于改进文化算法的一维下料问题，吴迪，张剑飞，一维优化下料问题是工程应用中普遍存在的一种组合优化问题，属于NP完备问题。针对一维下料问题，本文将混沌算法，博弈论和遗传算�
针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点, 提出了一种基于反向学习策略的改进算法, 在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作, 产生更靠近优质解的种群, 从而提高了算
针对柔性作业车间调度问题，提出了一种改进的离散蝙蝠算法。该算法采用双层编码序列方式，利用均衡机器负载分配策略和插入式解码方案初始化种群，同时设计了离散蝙蝠算法的速度、位置更新的相关算子和操作，引入了平
阐述了互联网络中报文分类问题的定义、几何意义和最新研究进展。从报文分类算法的实现特征出发，对报文分类问题的各种经典算法进行了分类并逐类地详细介绍。通过对几种典型算法在虚拟环境下进行评测，总结了各种报文
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