蚁群算法造句

蚁群算法是一种新颖的仿生进化算法。

蚁群算法是一种群体智能搜索算法，它来源于蚂蚁寻食的启迪。

本文引入一种全新的寻优算法-蚁群算法。

本文引入一种全新的寻优算法-蚁群算法

蚁群算法是一类模拟生物群体突现聚集行为的非经典算法。

根据蚁群算法信息素更新的特*，提出了求解旅行商问题的混合信息素递减的蚁群算法。

蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法。

本文提出了一种基于蚁群算法的集成电路无网格布线算法。

摘要提出了一种基于蚁群算法优化的矢量量化水印算法。

基于鱼群算法和蚁群算法提出一种混合优化算法用于求解组合优化问题。

基于鱼群算法和蚁群算法提出一种混合优化算法用于求解组合优化问题

蚁群算法作为一种新型的优化方法，具有很强的鲁棒*和适应*

蚁群算法作为一种新型的优化方法，具有很强的鲁棒*和适应*。

蚁群算法是基于群体合作的一类仿生算法，适合于解困难的离散组合优化问题。

针对该算法易陷入局部最优解、求解速度较慢的缺陷，本文通过对蚁群算法的改进和调整，构造出最大—最小蚁群算法。

在路径寻优过程中蚁群算法表现出优良的有效*和使用*。

实验结果表明：新提出的算法明显快于基本蚁群算法，佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。

该算法利用自适应改变信息激素的挥发系数改善传统蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度。

针对配电网络的辐**特点，提出了基于蚁群算法的单期配电网优化规划方法。

与传统的基于梯度的优化方法相比较，对于参数识别反问题蚁群算法能够收敛到全局最优解。

论文提出了一种具有遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制参数的方法，设计出参数优化图。

本文大致分三部分，基于传统优化算法的位移反分析法在，应用蚁群算法的位移反分析法以及两种算法的比较分析。

本文将消防设施选址问题抽象成*覆盖问题，应用蚁群算法对*覆盖问题进行了求解。

采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。

在大范围海洋环境中，应用蚁群算法对自主式水下潜器(AUV)的全局路径规划问题进行了研究。

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。

在应用蚁群算法求解问题的过程中，针对集装箱堆场有多个龙门吊的特点，设计了蚂蚁确定“行走路径”的策略。

但蚁群算法也有不足之处，主要表现在当问题规模较大时，容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞。

针对代数法和卡诺图法难以化简规模很大的逻辑函数问题，提出使用蚁群算法处理大规模逻辑函数化简。

为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度，用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。

最后，用MATLAB搭建网络*环境，设计实现了基于拟物拟人区域覆盖算法和基于限制窗口蚁群算法的路由协议*程序，*结果表明上述两种方法的有效*。

在对洞庭湖的水质状态进行分析时，运用基于改进蚁群算法的投影寻踪评价模型对其2001年的水质状态进行评价。

蒲黎明，俞欢*，陈德钊。连续多蚁群算法的构建及其在过程动态优化中的应用。高校化学工程学报。已录用。

为了挖掘大型数据库中的最大频繁项集，为其建立了非线*优化模型，并给出一种朴素蚁群算法求解。

通过和隐马尔可夫情感模型相比较，可以看出基于蚁群算法思想的情感模型实现过程简单，并反映了情感状态的变化过程。

为提高贴片机生产效率，对贴片机贴装过程中的元器件拾取贴放顺序进行优化，提出一种改进的蚁群算法

基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法，该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树，并在概率转移函数中添加了方向因子，使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目*，以更大的概率快速向源节点靠近。