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1.
遗传算法与蚂蚁算法的融合   总被引:147,自引:2,他引:145  
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏,求解速度慢,算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补,仿真表明取得了非常好的效果。  相似文献
2.
Ant algorithms and stigmergy   总被引:125,自引:0,他引:125  
Ant colonies, and more generally social insect societies, are distributed systems that, in spite of the simplicity of their individuals, present a highly structured social organization. As a result of this organization, ant colonies can accomplish complex tasks that in some cases far exceed the individual capacities of a single ant. The study of ant colonies behavior and of their self-organizing capacities is interesting for computer scientists because it provides models of distributed organization which are useful to solve difficult optimization and distributed control problems. In this paper we overview some models derived from the observation of real ants, emphasizing the role played by stigmergy as distributed communication paradigm, and we show how these models have inspired a number of novel algorithms for the solution of distributed optimization and distributed control problems.  相似文献
3.
背包问题的蚂蚁优化算法   总被引:57,自引:1,他引:56  
针对经典的背包问题,给出一种新的基于蚂蚁优化思想的求解算法。数值试验计算结果表明,该方法是行之有效的,并具有通用性。  相似文献
4.
遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分   总被引:36,自引:1,他引:35       下载免费PDF全文
面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布,然后利用蚂蚁算法正反馈、高效6收敛的优势求取最优划分解;(2)在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚂蚁算法的最佳融合时机,避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能.该算法既发挥了遗传算法与蚂蚁算法在寻优搜索中各自的优势,又克服了遗传算法在搜索到一定阶段时最优解搜索效率低以及蚂蚁算法初始信息素匮乏的不足,并且在算法中提出了遗传算法与蚂蚁算法动态融合的衔接策略.实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且划分问题规模越大,优势越明显.  相似文献
5.
基于蚂蚁算法的函数优化   总被引:35,自引:0,他引:35  
马良 《控制与决策》2002,17(Z1):719-722
针对一般的(无约束或有约束)函数优化问题,给出一种新的基于蚂蚁群集智能的随机搜索算法,对目标函数没有任何可微甚至连续的要求,可有效克服经典算法易于陷入局部最优解的常见弊病.大量算例测试结果表明,该算法具有良好的效果.  相似文献
6.
基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划   总被引:35,自引:2,他引:33  
金飞虎  洪炳熔  高庆吉 《机器人》2002,24(6):526-529
本文采用蚁群算法实现了自由飞行空间机器人的避障路径规划.蚁群算法是基于群 体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化方法问题提供了一种新思路.本文对蚁群算法进 行了适当的修改,使之适用于自由飞行空间机器人的路径规划,然后用计算机进行了仿真, 取得了较好的结果.  相似文献
7.
基于蚁群算法的多机器人协作策略   总被引:24,自引:2,他引:22  
丁滢颍  何衍  蒋静坪 《机器人》2003,25(5):414-418
蚁群算法是一种通过对蚂蚁社会长期观察得来的优化算法.它建立在蚁群的一种叫“外激励”的联系方式上,对解决一些分布式控制问题和复杂的优化问题十分有效.将“外激励”这一概念引入多机器人系统中,设计了一种基于蚁群算法的多机器人协作策略.这一策略可以解决多机器人系统在未知环境工作时所面临的一项艰巨的任务:自主协作规划.定义了多机器人系统在未知环境中可能存在的一个问题:任务死锁;将衰减因子引入协作算法,以防止任务死锁的发生;通过仿真验证了算法的性能.  相似文献
8.
一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类   总被引:22,自引:0,他引:22  
周新华  黄道 《控制工程》2005,12(2):132-134
针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心:利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解:仿真结果表明了该算法的有效性。  相似文献
9.
蚂蚁算法在车辆路径问题中的应用研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
本文将蚂蚁算法这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的车辆路径问题,从数值计算上探索了蚂蚁算法的优化能力,获得了满意的效果.  相似文献
10.
一种新的自适应蚁群算法及其应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法,初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足,该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象,从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明,新算法即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好的解。  相似文献
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