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摘要:
为解决大型网络中的最短路径问题,基于蚁群算法进行聚类优化研究.结合蚁群算法和聚类算法,将网络分割成若干个小网络后进行处理并合成,同时在过程中直接简化网络,透明化无意义的点.实验结果表明,优化后的算法能准确获得所要求的最优解,具有较快的收敛速度.
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文献信息
篇名 基于蚁群算法的聚类优化
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 蚁群算法 路径优化 路网简化 聚类优化
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 190-191,194
页数 分类号 TP18
字数 2694字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.09.066
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 刘希玉 山东师范大学管理与经济学院 233 2140 21.0 36.0
2 张丽 山东师范大学管理与经济学院 23 149 6.0 12.0
3 李章泉 2 14 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (219)
参考文献  (3)
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
路径优化
路网简化
聚类优化
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
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
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