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软时间窗车辆路径问题(VRPSTW)是VRP的一种重要扩展类型,定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试,获得了较好的效
针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式,在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值,并运用遗传算法中排序的概念对信息
针对蚁群算法在PCB布线上的应用提出改进方案,找出蚁群优化算法闭合环路中最长支路路径,用闭合环路总长度减去这条路径得到非闭合环路最优路径的总长度,对寻优路径重新存储,用探索线段的方式完成从非闭合路径布
机器学习的性能可以通过泛化误差表达,泛化误差越小,则该学习性能越好,反之则性能越差。为了进一步研究泛化误差的特性,通常采用泛化误差分解的方法。针对加权融合方法,并应用平方误差损失函数,给出了泛化误差的
铁路运送旅客全国最新铁路列车时刻表,更新日期:2009年5月
提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法。
已有的基于蚁群优化算法的特征选择方法是从随机点出发,寻找最优的特征组合。讨论和分析了粗糙集理论中的特征核思想,结合蚁群优化算法的全局寻优特点,以特征重要度作为启发式搜索信息,提出从特征核出发基于粗糙集
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁
针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法。该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息
变尺度混沌蚁群优化算法,陈烨,,本文将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前
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