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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
基于改进人工蜂群算法的彩色图像分割，王华军，刘笃晋，彩色图像是由三个波段组成的，因此在彩色图像阈值分割时，由于三个波段之间的内在联系被割离，彩色图像分割时的阈值很难精确获得
人工蜂群算法的框架简化与算子改进，袁亚杰，马英红，在保留了求解高维函数优化问题的标准人工蜂群算法的核心特点的基础上，本文对算法的流程框架做了很大的简化，取消了作用不明显的
提出一种具有引领蜂与跟随蜂动态协调机制的改进人工蜂群算法（DHABC）。根据优化函数的寻优状态，设计了引领蜂与跟随蜂动态角色转换机制，以更好地适应全局和局部搜索；为使算法能够更好地进行局部兼顾更大范围
提出了一种基于人工蜂群算法的运动目标检测方法。利用将运动目标检测问题转化为独立成分分析问题的原理，选用峭度作为求解信号独立成分的判据，使用人工蜂群算法对基于峭度的目标函数进行优化求解，通过去相关方法从
为了改善人工蜂群算法对于大规模数据、高复杂度问题的执行效率，采用开放计算语言（OpenCL）并行编程模型，提出一种基于图形处理器（GPU）加速的并行人工蜂群算法
针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价，对正常粒子和病态粒子分别进行处理，避免无效搜索，提高算法的收敛
无线传感器网络(WSN)环境下,中继节点位置布局性能优劣是影响网络寿命的关键因素之一。目前,针对三维空间高密度WSN,缺少能够在硬件成本和连通性双重约束条件下提高网络寿命的中继节点位置布局方案。基于网
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