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搜索资源列表

  1. Ginnni Di Caro关于蚁群优化的博士论文

  2. Ginnni Di Caro关于蚁群优化的博士论文，将蚁群优化理论应用于网络路选。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：wangbo190819

  1. 蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用

  2. 提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-20
    • 文件大小：241kb
    • 提供者：xiaohua0227

  1. 基于自适应变异蚁群算法的QOS路由算法

  2. 基于自适应变异蚁群算法的QOS路由算法，通过异蚁群算法来优化QOS路由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-26
    • 文件大小：241kb
    • 提供者：KAO1982215

  1. 一种自适应的蚁群优化算法

  2. 一种调整各种参数的快速收敛的蚁群改进算法，大大加快了速度，可以运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-17
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u010330826

  1. 智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

  2. 考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。 应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-31
    • 文件大小：877kb
    • 提供者：tianyanshi9337

  1. 结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法.pdf

  2. 针对元件的抓取路径规划问题，提出一种以最小化时间为目的，结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法。首先，将基于机器视觉抓取元件的问题确定为有约束的旅行商问题（TSP）;然后，分析了元件大小和抓取放置过程对于路径规划的综合影响，对路径选择概率和禁忌域进行了适应性改进;其次，一方面引入了2-opt局部优化以及信息素惩罚、奖励机制以改善蚂蚁的搜索能力，另一方面对信息挥发因子作适应性改进以提高蚂蚁的自适应能力;最后，针对基本算法和改进的混合优化算法，仿真实验和平台实验分别进行了性能指标和抓取时间的对比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：873kb
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 寻优算法综述论文.zip

  2. 布谷鸟搜索算法综述，差分进化算法综述，粒子群优化算法综述，人工免疫系统:理论与应用，新型群智能优化算法综述，遗传算法研究综述，蚁群优化算法的原理及其应用，自适应局部增强微分进化改进算法

  3. 所属分类：机器学习

  1. 自适应蚁群算法在序列比对中的应用.zip

  2. 自适应蚁群算法摘要 ：序列 比对是生物信息学的重要研究-rg。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，并被成功地应用于旅行商问题(TSP) 等组合优化问题中。该文将蚁群算法应用于序列比对，并提出基于 自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的 比对算法是有效的，而它的改进算法的效果更为理想。 关键词：蚁群算法；序列比对 ；信息素在序列比对中的应用

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：zhidc

  1. 信息素S型更新的耦合ACO算法及其应用

  2. 针对蚁群算法存在易过早收敛、出现停滞现象、陷入局部极值的问题,提出S型信息素更新策略与Alopex算法相耦合的改进蚁群优化算法(IACO).该算法定义全新的S型动态自适应信息素全局更新函数,使信息素增量随迭代次数和目标函数值变化而动态变化,同时耦合Alopex算法以提高算法的局部搜索能力.将IACO算法应用于支持向量机参数的优化中,构成IACO-SVM模型.利用UCI标准数据集进行数值实验.研究结果表明:IACO算法具有较强的寻优性能,IACO-SVM模型具有较高的平均分类准确率和较好的稳定性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：439kb
    • 提供者：weixin_38741891

  1. 自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用

  2. 围绕蚁群优化算法的理论及应用，针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题，运用了一种基于自适应的蚂蚁算法，并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率，将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明，改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径，相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：270kb
    • 提供者：weixin_38584148

  1. 基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

  2. 为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题，提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先，该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心，作为FCM初始参数，克服FCM算法对初始聚类中心的敏感；其次，采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰，增强算法的鲁棒性；最后，用直方图特征空间优化FCM目标函数，对图像进行分割，减少运算量。实验结果表明，该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖，抗噪能力强，收敛速度快，分割精度高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：347kb
    • 提供者：weixin_38517095

  1. 自适应蚁群优化算法

  2. 自适应蚁群优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：878kb
    • 提供者：weixin_38620741

  1. 结合Predator-Prey-AACO的图像边缘检测算法

  2. 针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题，提出一种结合生物Predator-Prey 行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey 行为与AACO 算法相结合，将蚁群分成Predator 种群和Prey 种群，初始阶段利用AACO 算法进行搜索两种群，一定迭代次数后，两种群进入排斥阶段；通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明，与AACO 算法和Canny 算法相比，在精确度方面，该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边

  3. 所属分类：其它

  1. 用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别

  2. 针对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于情感生理信号特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用K近邻法进行情感分类,以获得较高的识别率和有效特征组合.通过四种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别四种情感(joy、anger、sadness、pleasure),实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入情感识别的研究是可行的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：161kb
    • 提供者：weixin_38747818

  1. 基于双重尺度搜索遗传算法的尾气图像配准

  2. 为了解决机动车尾气监测系统中所监测尾气红外图像的配准问题, 提出了基于双重尺度搜索遗传算法的图像配准方法。该方法以互信息为相似性度量, 对传统遗传算法的交叉变异概率公式进行调整, 利用所提出的双重尺度搜索遗传算法作为优化算法, 实现了机动车尾气红外图像的高精度配准。采用该方法进行配准实验得到的横向平移量、纵向平移量和旋转角的均方根误差分别为0.0949、0.0447和0.0000, 优于其他方法。相对于基于自适应遗传算法和蚁群算法的图像配准方法, 该方法精度更高, 稳定性更好; 相对于Powel

  3. 所属分类：其它

  1.  基于自适应信息素调整的连续空间优化蚁群算法

  2. 对于基本蚁群算法（ACA）不适用求解连续空间问题，并且极易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于自适应的蚁群算法。路径搜索策略采用基于目标函数值搜索筛选局部最优解的策略，确保能够迅速找到可行解。信息素更新策略采用自适应的启发式信息素分配策略，使算法能够快速收敛到全局最优解。对2个求函数极值问题进行优化并与其他算法进行比较，结果表明该算法能很好的应用于对连续对象的优化，同时具有较高的寻优精度高，搜索速率快，良好的全局优化性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：719kb
    • 提供者：weixin_38519763

  1. 改进蚁群算法的BRBP神经网络功放逆向建模方法

  2. 针对BP(back propagation)神经网络直接逆向模型精度低、耗时长、易振荡等缺点,提出一种联合改进蚁群算法(IACO)与贝叶斯正则化算法(BR)的BP神经网络逆向建模方法。通过改进蚁群算法,根据搜索阶段设置挥发因子、路径优劣程度更新信息素,并在启发式因子中考虑出发点、终点与各节点的间距等,优化正向模型的权值,提高整体模型精度;之后使用L1/2范数的贝叶斯正则化算法逆向迭代正向模型的输入,达到提高网络稳定性的目的。将本文方法应用于可重构功率放大器中,实验结果表明:相比于直接逆向建模方法

  3. 所属分类：其它

  1. 自适应视野的人工鱼群算法求解最短路径问题

  2. 针对基本人工鱼群算法的参数视野固定不变导致算法后期收敛速度慢、运算量大、易陷入局部最优等问题，提出自适应视野的改进人工鱼群算法。改进后的算法只对人工鱼的觅食行为的视野进行调整，使其随着算法的迭代次数的增加而逐渐减小，但当视野小于初始值的一半时，停止减小，使其等于初始值的一半。将提出的改进型人工鱼群算法应用到求解基于道路网络的最短路径问题中，并通过实验证明了改进后的人工鱼群算法比基本人工鱼群算法及蚁群优化算法收敛速度快、计算量小，而且更加准确和稳定。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：862kb
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

  2. 为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势, 提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁 群协同优化算法. 利用信息熵产生初始群体, 增加初始群体的多样性, 并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁 群算法, 改进相关参数, 实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成. 通过仿真实例表 明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP) 50 座城市最短路径寻优时的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：weixin_38738830

  1. 求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

  2. 针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：weixin_38691055
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