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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
提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果
为了降低无线传感器网络(WSN)能量消耗,延长网络生存周期,提出了一种基于混沌粒子群(CPSO)和蚁群算法相结合的路由协议。该协议针对典型的分簇协议LEACH(Low -Energy Adaptive
论文研究-面向成像卫星组网的群任务规划方法研究.pdf, 本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星
网页分类技术是Web数据挖掘的基础与核心，是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个典型的具体应用。基于统计学习理论和蚁群算法理论，提出了一种基于支持向量机和蚁群算法相结合的构造网页分类器的高效分类方
为了对MFJSSP进行优化，给出了改进的基于蚁群算法的MFJSSP解决方法。改进后的算法根据工件数量确定子集数量。给出了可选工作集的构建方法及在寻优过程中的邻域搜索策略，并对蚁群算法的参数选择问题进行
协议的UC安全性可以确保它在并发环境下运行的安全性。在UC框架下提出了一个群盲签名的理想函数，并在离散对数假设下构造了一个具有UC安全的群盲签名协议；然后分析了此协议的安全性，并详细地证明了群盲签名可
随着内置高性能传感器的移动智能终端的广泛应用，新兴的移动群智感知技术逐渐成为实时感知与收集环境信息的有效方式。为协调与鼓励用户参与感知任务，并最大限度地保证感知数据的有效性与可靠性，针对移动群智感知相
在介绍蚁群算法的原理和特点后，着重分析了当前一些有代表性的蚁群算法的改进机制和应用成果，并采用比较的方式指出了这些方法的特点和主要应用范围等，最后总结了好的蚁群算法应具有的特点以及将来的研究策略与发展
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