人工蜂群算法(artificialbeecolonyalgorithm,ABC)是一种简单有效的群智能算法,通过蜜蜂之间的相互合作寻找最优解。禁忌搜索算法(tabusearchalgorithm,TS
公共服务设施选址是一种复杂的空间优化问题,选址的好坏关系到公共服务设施能否发挥其最大作用。利用穷举算法难以对高维的数据问题进行求解。针对空间优化选址的特点及人工蜂群算法收敛速度慢的问题,提出了适合空间
RFID系统的操作通常涉及一种情况,其中物理上彼此靠近的多个读取器可能会干扰彼此的操作。 必须最大程度地减少此类读取器冲突,以避免出现错误或读取错误。 因此,本文旨在使用一种成功的群体智能技术,称为人
一个很经典的排列组合算法,希望能帮助一些同行朋友
简单的组合算法,一个递归的应用示例,递归减少了很多代码
组合数学基本介绍,排列组合、雀巢原理,抽屉原理以及相关应用等 同时也介绍了相关前沿的抽象的证明
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随着大规模可再生能源接入微网,其不确定性直接影响微网的优化调度.鉴于此,以微网的产能利润最大化为目标,构建微网日前产能调度的优化模型,其中对储能单元和需求响应负荷进行调度,对可再生能源产能预测的误差进
针对资源量随时间变动的项目调度问题提出了一种新的离散人工蜂群求解算法。算法食物源的位置采用基于任务排列的编码方法,并提出一种可以保持解的离散性和可行性的候选食物源生成方法。仿真结果表明,该算法能有效地
针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能
