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排序方式: 共有3517条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1.
回归蚁群算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对基本蚁群算法在收敛速度和求解精度方面的不足,提出一种回归蚁群算法.通过外加牵引力使得蚂蚁按照城市的整体分布规律寻优,增加了算法的全局收敛性.并通过圈地算法,减少了局部搜索的计算量.多个旅行商问题的仿真结果验证了该方法的可行性和高效性.  相似文献   
2.
自适应PID控制技术综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
自适应PID控制与智能PID控制是近年来的研究热点,文中综述了几种应用于工业现场卓有成效的PID控制器的构成方式及应用特点,并对智能PID控制的研究新成果作了简要介绍.  相似文献   
3.
智能优化算法求解TSP 问题   总被引:39,自引:0,他引:39  
TSP(旅行商)问题代表组合优化问题,具有很强的工程背景和实际应用价值,但至今尚未找到非常有效的求解方法.为此,讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法(蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等)求解TSP问题的研究进展,指出了各种方法的优缺点和改进策略.最后总结并提出了智能优化算法求解TSP问题的未来研究方向和建议.  相似文献   
4.
一种进化聚类学习新方法   总被引:30,自引:6,他引:24  
根据人类进行聚类判断所遵循的原则,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,该文提出了一种基于蚁群的聚类学习新方法。该方法可以最终获得全局最优解,并且具有本质并行性、计算效率高、聚类学习能力强等优点。  相似文献   
5.
一种进化型蚁群算法及其在TSP问题中的检验   总被引:1,自引:0,他引:1  
尹莹莹  孙亮 《计算机仿真》2006,23(4):167-169,173
蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法,其收敛速度一直是人们关心的问题。针对蚁群算法的一些不足,提出基于最小生成树的进化型蚁群算法。它利用了最小生成树与最优路径之间的关系限制了蚂蚁在每一个城市的搜寻范围,进化了寻优策略,节省了在不可能构成最优路径的路段上的计算时间,提高了运算速度,克服了以往蚁群算法的计算时间长、精度低的缺点,使得蚁群算法有了显著的提高。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚂蚁群算法的效率和计算结果的质量。  相似文献   
6.
基于蚁群算法的无人机任务规划   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率,在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路,保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题,本文对新近发展的蚁群算法进行了研究,提出适用于航路规划的优化方法,并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。  相似文献   
7.
智能蚁群算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
蚁群算法是一种新颖的求解复杂优化组合问题的模拟进化算法,它具有典型的群体智能的特性。该算法的主要特点是正反馈、分布式计算、鲁棒性和并行性等,在许多领域都得到了成功应用。本文主要对蚁群算法的原理、特性及蚁群算法的改进算法进行了总体介绍。  相似文献   
8.
可靠性优化的蚁群算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
建立了可靠性冗余优化模型,分析了各种优化方法的优缺点。采用模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法分别解决了此问题,并通过实例,结果表明蚁群算法比较有效。  相似文献   
9.
智能蚂蚁算法--蚁群算法的改进   总被引:16,自引:1,他引:15  
蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法。在蚁群算法的基础上,提出了一种新的启发式搜索方法——智能蚂蚁算法。智能蚂蚁算法与蚁群算法相比,主要在以下四点进行了改进:第一,取消了外激素;第二,自动调整选择最优路径的比例;第三,目标城市的选择方法不同;第四,引入扰动以避免陷入局部优化。实验结果表明,智能蚂蚁算法可以在减少计算量的同时,取得更好的搜索结果。  相似文献   
10.
一种改进的蚁群算法求解最短路径问题   总被引:26,自引:3,他引:23  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略,局部搜索,信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解,实验结果表明,改进方法是合理的,有效的。  相似文献   
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