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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
针对风险管理下的粮食应急路径优化问题,将“运输风险最小”和“运输时间最小”作为目标,建立相应的优化模型。利用“最大最小蚂蚁系统”进行求解,为避免过早陷入局部最优,提出自适应混沌蚁群优化算法。该算法利用
蚁群\基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法
基于改进蚁群算法的双目标第四方物流路径优化,黄敏,任亮,路径优化问题是第四方物流中的关键问题。根据现代物流服务的需要,本文提出第四方物流多目标路径问题。综合路径优化和供应商选择
针对已有AdHoc路由技术中存在的开销大以及网络稳定性较低的问题,本文引入蚁群算法,提出改进思想,将蚂蚁觅食和分工的方法作为路由设计的基本思想,研究基于改进蚂蚁算法的AdHoc路由协议,并与比较成熟的
蚁群优化算法的研究及其应用内容比较简单,通俗易懂
为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位
针对基本蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,在算法初期赋予挥发系数一个较大的初始值,使蚂蚁搜索到较优路径;后期不断减小和自调整挥发系数,避免局部收敛,在搜索到的较优路径中获得全局最优路径。将改
蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题。基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算
将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法,克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性
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