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摘要:
为解决蚁群算法的收敛速度和全局最优性的矛盾,通过引入均匀度、兴趣度以及加速度等概念,对算法中α、β、ρ、Q、m等参数进行分析,研究了参数的内在联系,建立了参数的动态模型,对算法的转移策略和更新策略进行改进,构造了具有自适应功能的蚁群算法.实验结果表明,该算法在性能上优于基本蚂蚁系统.
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内容分析
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文献信息
篇名 利用兴趣度原理的蚁群算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 蚁群算法 收敛性 加速度 兴趣度 均匀度
年,卷(期) 2015,(23) 所属期刊栏目 理论研究、研发设计
研究方向 页码范围 42-47
页数 6页 分类号 TP301.6|O221.7
字数 7706字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0360
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 梅宏标 江西理工大学应用科学学院 7 114 5.0 7.0
2 洪叶荣 2 0 0.0 0.0
3 邹春红 江西理工大学应用科学学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
收敛性
加速度
兴趣度
均匀度
研究起点
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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