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1.
具有变异特征的蚁群算法   总被引:205,自引:3,他引:202  
蚁群算法是一种新型的模拟进行算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,但该算法也存在一些缺点,如计算时间较长。  相似文献
2.
遗传算法综述   总被引:160,自引:3,他引:157  
遗传算法来源于进化论和群体遗传学,是计算智能的重要组成部分,正受到众多学科的高度重视。本文系统综述了遗传算法的发展历程,理论研究和应用研究,并进行了分析和评价。  相似文献
3.
一种保证全局收敛的PSO算法   总被引:102,自引:5,他引:97  
在对基本PSO算法分析的基础上,提出了一种能够保证以概率1收敛于全局最优解的PSO算法——随机PSO算法(stochastic PSO,SPSO),并利用Solis和Wets的研究结果对其全局收敛性进行了理论分析,给出了两种停止进化微粒的重新产生方法.最后以典型优化问题的实例仿真验证了SPSO算法的有效性.  相似文献
4.
模拟退火算法与遗传算法的结合   总被引:75,自引:0,他引:75  
模拟退火算法与遗传算法的结合王雪梅,王义和(哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001)THECOMBINATIONOFSIMULATEDANNEALINGANDGENETICALGORITHMS¥WANGXuemei;WANGYihe(De...  相似文献
5.
一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议   总被引:66,自引:0,他引:66  
在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性.当簇首以多跳通信的方式将数据传输至数据汇聚点时,靠近汇聚点的簇首由于转发大量数据而负载过重,可能过早耗尽能量而失效,这将导致网络分割.该文提出一种新颖的基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议.它的核心是一个用于组织网络拓扑的能量高效的非均匀分簇算法,其中候选簇首通过使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇.靠近汇聚点的簇的规模小于远离汇聚点的簇,因此靠近汇聚点的簇首可以为簇间的数据转发预留能量.模拟实验结果表明,该路由协议有效地平衡了簇首的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.  相似文献
6.
求解旅行商问题的混合粒子群优化算法   总被引:62,自引:2,他引:60  
高尚  韩斌  吴小俊  杨静宇 《控制与决策》2004,19(11):1286-1289
结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想,提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,24种混合粒子群算法的效果都比较好,其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好,而且简单有效.对于目前仍没有较好解法的组合优化问题,通过此算法修改很容易解决.  相似文献
7.
基于混沌变量的模拟退火优化方法   总被引:60,自引:4,他引:56  
王子才  张彤 《控制与决策》1999,14(4):381-384
基于混沌变量,提出一种混沌模拟退火优化方法,给出了初始温度的方法。利用混沌变量对当前点进行扰动,随着搜索的深入逐渐减小扰动的幅度。数值计算结果表明,该方法可以显著提高求解全局优化问题的计算效率。  相似文献
8.
基于模拟退火的粒子群优化算法   总被引:52,自引:6,他引:46  
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。  相似文献
9.
连续优化问题的蚁群算法研究   总被引:48,自引:0,他引:48  
高尚  钟娟 《微机发展》2003,13(1):21-22,69
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较,数值试验结果表明该方法比较有效,并具有通用性。  相似文献
10.
虚拟现实与系统仿真   总被引:44,自引:6,他引:38  
详细讨论了系统仿真、多媒体与虚拟现实的基本概念及它们之间的关系,指出在仿真中如何及何时应用这些技术,并提出了狭义多媒体仿真、VR仿真系统的概念,对仿真实践具有一定的参考价值。  相似文献
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