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模式识别方向,蚁群算法理论研究及其在图像识别中的应用
论文研究-基于蚁群算法的拣选作业优化问题.pdf, 蚁群算法是一种新型的启发式算法,研究表明该算法具有较强发现较好解的能力
在智能规划领域的传统图规划算法中,规划解的提取是从规划图的最后一层不断向前提取。提取过程中要不断进行大量状态互斥判断。提取过程中一旦发生失败就要回溯,即使再遇到相同的互斥情形也要重新计算,大量判断互斥
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
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
蚁群算法及其应用研究 赵天男,王晓红 (渤海大学信息科学工程学院,辽宁锦州121000 摘 要:蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的介绍了蚁群算法的基 本原理和工作
针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法(TSME-PSO)。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速
基于改进蚁群算法的全局路径规划方法研究,梁建刚,刘晓平,针对移动机器人全局路径规划采用传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径
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