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1.
蚁群聚类算法综述   总被引:13,自引:0,他引:13  
数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法.具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性.旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。  相似文献
2.
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化中最典型的NP难问题之一,长期以来人们都在寻求快速高效的近似算法以在合理的计算时间内准确地解决大规模问题,并设计出许多高效实用的启发式和宏启发式算法,其中循环LK算法是性能最好和最具代表性的算法之一.作者研究了该算法的运行时间分布:通过对TSPLIB中大量不同规模的TSP实例的运行时间分布的统计分析和拟合,发现求解TSP问题的循环LK算法的运行时间分布很好地服从Weibull分布,并进一步给出了该分布对求解TSP问题的物理意义.作者同时首次给出了循环LK算法求解TSP问题得到的解的性能分布以及由此得到的一些有实际指导意义的结论.  相似文献
3.
求解QAP问题的近似骨架导向快速蚁群算法   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
邹鹏  周智  陈国良  江贺  顾钧 《软件学报》2005,16(10):1691-1698
QAP(quadratic assignment problem)问题是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对QAP问题,提出了一种新的蚁群算法--近似骨架导向的快速蚁群算法(ABFANT).该算法的基本原理是通过对局部最优解的简单相交操作得到QAP问题实例的近似骨架(approximate-backbone),利用这些近似骨架可以极大地缩小QAP问题的搜索空间,而同时不降低搜索的性能,最后对这个缩小后的搜索空间,直接用当前求解QAP问题最好的启发式算法之一-快速蚁群算法(FANT)求解得到问题的解.在QAPLIB中的典型实例上的实验结果表明,近似骨架导向的快速蚁群算法明显优于快速蚁群算法.此外,指出基于近似骨架的算法思想可以很容易地被移植到其他求解QAP问题的启发式算法中.  相似文献
4.
有向黑白旅行商问题   总被引:5,自引:0,他引:5  
黑白旅行商问题是经典旅行商问题的推广,在基于SONET技术的光纤网络设计、航线调度等领域具有广泛的应用.已有研究工作集中在无向黑白旅行商问题上.文章研究该问题的更一般形式--有向黑白旅行商问题.首先,给出了有向黑白旅行商问题的混合整数线性规划公式.与目前无向黑白旅行商问题包含指数多个约束的规划公式相比,它仅包含多项式个约束.其次,给出了一种启发式算法.实验表明,该启发式算法能够有效地求解黑白旅行商问题的实例.由于无向黑白旅行商问题是有向黑白旅行商问题的特例,故文中的结论对于求解无向黑白旅行商问题同样有效.  相似文献
5.
无线传感器网络路由协议研究进展   总被引:5,自引:0,他引:5  
融合了传感器、微机电系统和网络通信等技术而形成的无线传感器网络(WSN)是一种全新的信息获取和处理技术.路由协议是无线传感器网络研究中富有挑战性的问题,现有无线自组网络和互联网络路由协议不适用于无线传感器网络.无线传感器网络路由协议主要考虑如何针对不同的应用和网络构成使用有效的路由算法,在不损害数据传输的前提下实现整个网络的生命周期最大化.根据网络中节点功能是否一致,无线传感器网络包括平面和分层路由协议两大类.本文根据各种协议的工作原理,对比分析了各种路由协议在路由方式、冲突避免、数据融合和网络生命周期最大化等方面的优劣,并指出了下一步的研究方向.  相似文献
6.
节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截和最大流   总被引:4,自引:0,他引:4  
在一般网络中,节点和边都有容量的最小截、最大流问题很容易转化为仅边有容量的问题.但传统转化方法用在平面网络中破坏了网络的平面性,使平面网络中节点和边都有容量的问题比仅边有容量的问题难.使用传统转化方法得到的两个问题的算法复杂度均为O(n2logn)(n表示网络中的节点数).对此,作者曾给出了无向平面网络中最小截问题的保持平面性的转化方法.在此基础上,这里进一步讨论有向平面网络中的最小截、最大流问题,给出有向网络中保持平面性的转化方法,并利用此转化得到了复杂度均为O(nlogn)的最小截和最大流算法.从并行计算复杂性角度来看,传统方法转化后的问题是P-完全的.而使用新方法可以得到NC算法,且可以证明节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截、最大流问题都是属于NC的.  相似文献
7.
一种基于信息素的蚁群聚类算法   总被引:4,自引:4,他引:0  
蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量。实验结果表明该方法是有效的。  相似文献
8.
基于模糊控制的智能车路况识别   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
如何根据传感器输入信息快速识别出前方道路情况,是智能车控制领域研究的重点。基于32位瑞萨微控制器和CCD摄像头传感器构成智能车硬件平台,提出了基于模糊控制的路况识别控制算法。对CCD传感器采集的视频信号进行二值化,利用模糊识别算法处理二值化的视频信息,有效地屏蔽了外界光线等干扰因素对CCD传感器的影响,使智能车能够根据路况信息做出快速反应。  相似文献
9.
基于网格和密度的簇边缘精度增强聚类算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
现有的基于网格聚类算法在付出较小的时间复杂度的同时,牺牲了聚类的质量,得到的往往并不是最理想的聚类结果,尤其是在簇边缘可能出现数据点聚类不准现象。提出了一种将网格化空间中位于簇边缘的网格进行精度进一步细化处理的算法,将这些边缘网格中的这些不确定的点重新恢复它们的固有信息,再利用相似度函数将它们分配到合适的簇中。在空间数据集上实验数据表明,这种簇边缘精度增强聚类算法可在O(n)时间内得到优于CLIQUE算法的聚类结果。  相似文献
10.
美国小型研究型大学的计算机学科发展启示   总被引:1,自引:1,他引:0  
江贺 《计算机教育》2010,(9):153-155
我国大多数重点大学的计算机学科资源相对紧缺,发展还较为缓慢,与国际知名大学差距明显。本文以美国佛蒙特大学计算机系为例,介绍美国高校如何在有限资源内合理安排教学及学术资源,以获得人才培养和学术研究的显著成果。  相似文献
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