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旅行商问题(TSP)是运筹学、图论和组合优化中的NP难题。量子粒子群算法(QPSO)参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。针对TSP的特点,通过建立交换子、交换序的运算法则,对基本QPSO算法进行了改造,同时引入了遗传算法中的变异,提出一种求解TSP的改进QPSO算法。实验结果表明了该算法在解决TSP时的有效性,同时算法在稳定性、收敛性以及寻优能力上较其他的一些PSO算法有了很大的提高。 相似文献
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为提升图像自动分类算法的通用性和鲁棒性,加快算法收敛速度,针对图像分类的特点,对传统蚁群算法进行改进,引入分类蚁群模型。随机蚂蚁识别统计图像类别,构建类别表,确定聚类中心;智能蚂蚁按相应的搜索前进策略进行分类。相比基本蚁群分类算法,该算法可以在较短的时间内完成图像的自动分类。 相似文献
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研究了超临界CO2萃取压力、萃取温度、萃取时间对马尾藻脱脂过程的影响。结果表明,CO2的流量为20L/h时,超临界CO2脱脂的最佳工艺条件为:萃取压力45MPa,萃取温度55℃,时间4h,萃取率为8.07‰。 相似文献
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