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摘要:
计算机研究者大多采用不同的进化算法解决最小权三角剖分,但都存在收敛速度慢、且易于早熟的缺点.为此,通过分析原有蚁群模型的不足和蚁群算法求解最小权三角剖分存在的问题,提出采用改进的蚁群模型结合选择点集最大允许剖分的方法,为加快收敛和抵制早熟引入对角线调整机制形成新的融合算法.实验结果表明,该算法在收敛速度、收敛效果和计算时间上都优于现有算法.
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文献信息
篇名 基于蚁群算法的最小权三角剖分求解
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 蚁群算法 最小权三角剖分 早熟 计算机视觉 信息素
年,卷(期) 2010,(22) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-199
页数 分类号 TP18
字数 4020字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.071
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 刘金义 辽宁石油化工大学计算机与通信工程科学学院 21 318 5.0 17.0
2 李木子 鲁东大学办公室 5 0 0.0 0.0
3 闫建华 鲁东大学信息工程学院 5 1 1.0 1.0
4 国海涛 鲁东大学信息工程学院 7 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
最小权三角剖分
早熟
计算机视觉
信息素
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
总被引数(次)
317027
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