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:
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的.介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向.
推荐文章
蚁群算法及其应用研究进展
群智能方法
蚁群算法
优化问题
改进蚁群算法及其应用研究
蚁群算法
收敛速度
信息素挥发系数
蚁群算法及其改进形式综述
蚁群算法
进化算法
局部搜索算法
蚁群算法在数据挖掘中的应用研究
蚁群算法
数据挖掘
聚类
分类
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 蚁群算法及其应用研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 蚁群算法 优化问题 应用研究
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 34-36
页数 分类号 TP312
字数 3734字 语种 中文
DOI
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 王晓红 渤海大学信息科学工程学院 6 29 3.0 5.0
2 赵天男 渤海大学信息科学工程学院 1 19 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (119)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (19)
同被引文献  (59)
二级引证文献  (35)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2014(5)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(1)
2015(8)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(4)
2016(12)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(8)
2017(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2018(8)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(6)
2019(10)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(9)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
优化问题
应用研究
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导