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摘要:
蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解.影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量.为了提高已有候选解的质量,提出基于免疫原理识别候选解中的"病变"成分,并对其"病变"成分进行修复.经免疫修复后,候选解的质量大大提高,由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程.实验结果验证了该算法的有效性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于免疫修复的快速蚁群优化算法
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 蚁群优化算法 免疫修复 信息素更新策略
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1509-1512
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.10.013
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 陆建波 广西师范学院信息技术系 23 54 3.0 5.0
2 闭应洲 武汉大学软件工程国家重点实验室 8 59 5.0 7.0
6 丁立新 武汉大学软件工程国家重点实验室 62 641 13.0 22.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群优化算法
免疫修复
信息素更新策略
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
总被引数(次)
141238
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导