非线性整数规划的蚁群算法
【摘要】：提出了一种新的蚁群算法来求解无约束的整数规划问题,蚂蚁在整数空间内运动,同时在路径上留下激素,以此引导搜索方向。对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则。数值试验计算结果表明:该方法比较有效,并具有通用性。
|
|
|
|
| 1 |
高尚;杨静宇;;非线性整数规划的粒子群优化算法[J];微计算机应用;2007年02期 |
| 2 |
秦玲;白云;章春芳;陈崚;;解0-1背包问题的蚁群算法[J];计算机工程;2006年06期 |
| 3 |
高尚;侯志远;;集合划分问题的蚁群算法[J];航空计算技术;2006年02期 |
| 4 |
高尚;汤可宗;杨静宇;;一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法[J];微电子学与计算机;2006年12期 |
| 5 |
王福;;从CNKI看运筹学在图书馆中的应用[J];图书馆学刊;2010年10期 |
| 6 |
吕聪颖,于哲舟,周春光,王康平,庞巍;动态自适应蚁群算法在二次分配问题中的应用[J];吉林大学学报(理学版);2005年04期 |
| 7 |
刘小梅;张君静;;蚁群优化算法基本原理及其应用[J];西部探矿工程;2008年10期 |
| 8 |
郭茜;聂润兔;;改进蚁群算法在飞行冲突求解问题中的应用[J];计算机工程与设计;2009年11期 |
| 9 |
李方洁;刘希玉;;基于渐进蚁群算法的DNA多序列比对[J];网络安全技术与应用;2010年09期 |
| 10 |
于连伯;;蚁群算法的研究[J];江苏科技信息;2010年09期 |
| 11 |
孙新恩;在IBM-PC系列微机上开发运筹学,管理程序包[J];实验室研究与探索;1986年04期 |
| 12 |
曾建军;ORPT——运筹学教学软件包[J];计算机应用与软件;1989年04期 |
| 13 |
陈烨;带杂交算子的蚁群算法[J];计算机工程;2001年12期 |
| 14 |
陈崚,沈洁,秦玲,陈宏建;基于分布均匀度的自适应蚁群算法[J];软件学报;2003年08期 |
| 15 |
杨燕,靳蕃,Mohamed Kamel;一种基于蚁群算法的聚类组合方法[J];铁道学报;2004年04期 |
| 16 |
师凯,蔡延光,邹谷山,王涛;运输调度问题的蚁群算法研究[J];计算技术与自动化;2005年03期 |
| 17 |
肖伟;全惠云;;具有调和特性的蚁群改进算法[J];计算机工程与应用;2005年34期 |
| 18 |
林海波;颜学峰;钱锋;;基于蚁群算法的TSP的改进求解算法[J];计算机与数字工程;2006年02期 |
| 19 |
张亮;孙力娟;;蚁群算法和免疫算法的融合及其应用[J];计算机技术与发展;2006年03期 |
| 20 |
宋雪梅;李兵;;蚁群算法及其应用[J];河北理工学院学报;2006年01期 |
|
手机打开
快捷付款方式
订购知网充值卡
订购热线
帮助中心