人工蜂群算法的收敛性分析

Hausdorff距离在图像匹配领域广泛应用。针对Hausdorff距离结合一些搜索策略的匹配算法实时性不高的问题,提出了一种基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法搜索策略的图像快速匹配。首先提

针对无约束优化问题,提出一种新颖的混沌人工蜂群算法。新算法在Memetic算法框架的基础上,采用人工蜂群算法作为全局搜索算法,采用混沌搜索算子作为局部搜索算法。为了进一步提升算法的开采能力,新算法的侦

针对配电网无功补偿优化算法的不足,提出了一种基于人工蜂群算法的配电网无功优化方法。首先建立了无功优化的数学模型,然后提出了一种基于改进人工蜂群算法的无功优化方法。实验结果表明,改进的人工蜂群算法可以有

适用于机器人或者自动驾驶路径规划，人工蜂群算法入门论文。

基于K_means的改进人工蜂群聚类算法

人工蜂群算法是群智能算法，可以解决一些组合优化问题，本文将它应用在并行测试的任务调度中，并通过实验验证该方法有效的提高了计算速度

为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化,建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个,目的是使原料的总成本降至最低,并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合

改进的模拟退火算法及其收敛性研究 给出了模拟退火算法的各种应用以及收敛的证明

分析基于免疫响应原理的免疫进化算法流程和运行机制.根据免疫抗体群的状态转移过程,研究免疫进化算法的马尔科夫随机过程,并采用随机泛函分析算法的收敛性,突破传统马尔可夫链方法对解空间较大问题分析的局限性.

思维进化算法已有的收敛性分析均是在依概率收敛意义下考虑的, 而几乎处处收敛强于依概率收敛. 在详细分析思维进化算法趋同算子和异化算子转移概率的基础上, 利用种群最大适应度值函数描述思维进化算法的演化过