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为了解决规模复杂的旅行商问题,提出了融合蚁群算法和粒子群算法的一种群体智能混合算法,并构建了惯性权值模糊自适应调整模型。针对此混合算法易陷入局部最优,设计了参数自动调节机制,以达到局部搜索和全局搜索之间的平衡。在搜索的初期时,参数[ω]会自适应调整为较大值,则算法应具有很强的全局搜索能力;当进入搜索的后期时,参数[ω]会自适应调整为较小值,则算法应具有较强的局部搜索能力。通过大量仿真实验表明,改进的混合算法搜索能力优于同类算法和传统算法,而且该模型应用在大规模TSP中,获得了满意的效果。 相似文献
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一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法 总被引:18,自引:2,他引:16
在大量分析网络新闻特点的基础上,借鉴Single-Pass聚类思想,并结合新闻要素给出了一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法.该动态模型是基于新闻事件的生存特点提出的,包括:基于时间距离的相似度计算模型、事件模板进化策略以及动态阈值设置思想.该算法可以自动对新闻资料进行组织生成新闻专题,进而为用户提供个性化服务.实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
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研究了在非均相体系中,采用分步加碱法制备高粘度羧甲基淀粉的方法.分析了反应温度、反应时间、碱用量、甲醇浓度、液固比、一氯乙酸(一氯乙酸钠)用量等对羧甲基淀粉粘度的影响,并得出获得高取代度羧甲基淀粉(CMS)的最佳实验条件为:nClCH2COOH/nAGU(摩尔比,下同)为0.93,nNaOH/nAGU(碱化时)为0.69,nNaOH/nAGU(醚化时)为0.26,反应温度为56℃,反应时间为2.8h,vCH3OH/wAGU为2.7,甲醇浓度为78.7%.经反应,制得的羧甲基淀粉的粘度(浓度为2%)为21760nlPa·s. 相似文献
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研究了在非均相体系中,以玉米淀粉为原料,采用分步加碱法制备高取代度羧甲基淀粉的方法.经单因素试验,选取反应温度、反应时间、碱用量、甲醇浓度、液固比、一氯乙酸(一氯乙酸钠)用量等进行响应面试验,并得出获得高取代度羧甲基淀粉(CMS)的最佳实验条件为:nNaOH/nAGU(碱化时)为0.73,nClCH<,2COOH/nAGU为1.16,nNaOH/nAGU(醚化时)为0.27,反应温度为61℃,反应时间为3.2h,vCH<,3OH/wAGU为2.63,甲醇浓度为76.3%.经反应,制得的羧甲基淀粉的取代度0.482,粘度(浓度为2%)为21760mp·s.产品经红外光谱分析验证为羧甲基淀粉. 相似文献