基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.本文介绍了蚁群算法基本模型AS(Ant System)的原理、特点、构成和实现方法,对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则,有利于蚁群算法在优化问题中的推广和应用.
推荐文章
蚁群算法中求解参数最优选择分析
蚁群算法
旅行商问题
参数
基于粒子群的蚁群算法参数最优组合研究
蚁群算法
粒子群算法
参数优化
两步走
蚁群算法参数优化
蚁群算法
粒子群优化算法
参数优化
基于蚁群算法的Web服务选择
蚁群算法
群智能
Web服务选择
服务质量
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 蚁群算法中有关算法参数的最优选择
来源期刊 科技通报 学科 工学
关键词 运筹学 蚁群算法,模拟进化算法,转移概率,组合优化问题
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 381-386
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5557字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-7119.2003.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐婕 杭州师范学院物理系 14 506 5.0 14.0
2 詹士昌 杭州师范学院物理系 33 645 8.0 25.0
4 吴俊 工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所 5 426 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (137)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (414)
同被引文献  (254)
二级引证文献  (1288)
1981(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2003(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2004(15)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(4)
2005(36)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(19)
2006(57)
  • 引证文献(26)
  • 二级引证文献(31)
2007(140)
  • 引证文献(49)
  • 二级引证文献(91)
2008(158)
  • 引证文献(56)
  • 二级引证文献(102)
2009(152)
  • 引证文献(40)
  • 二级引证文献(112)
2010(153)
  • 引证文献(44)
  • 二级引证文献(109)
2011(130)
  • 引证文献(24)
  • 二级引证文献(106)
2012(110)
  • 引证文献(23)
  • 二级引证文献(87)
2013(112)
  • 引证文献(26)
  • 二级引证文献(86)
2014(112)
  • 引证文献(15)
  • 二级引证文献(97)
2015(97)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(80)
2016(110)
  • 引证文献(21)
  • 二级引证文献(89)
2017(108)
  • 引证文献(24)
  • 二级引证文献(84)
2018(98)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(89)
2019(79)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(72)
2020(29)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(27)
研究主题发展历程
节点文献
运筹学
蚁群算法,模拟进化算法,转移概率,组合优化问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技通报
月刊
1001-7119
33-1079/N
大16开
杭州西湖文化广场省科技馆东门6楼
32-95
1985
chi
出版文献量(篇)
8071
总下载数(次)
25
总被引数(次)
37961
论文1v1指导