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  • 红火蚁对人类健康和经济发展的影响

    对红火蚁危害人类健康、破坏农作物和生态环境及公共设施,以及对当地经济、旅游业的影响进行了调查研究和风险评估,对搞好红火蚁疫情普查和控防提供了依据.
    赵德全,覃建军,庹新华 - 作物研究
    文章来源: 万方数据
  • 基于量子蚁群算法的图像分割

    蚁群算法是一种新型的仿生进化算法,具有良好的鲁棒性、并行性及正反馈的特点,在许多领域得到了广泛应用,但蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部极值的缺点.基于此,提出将量子进化算法与蚁群算法相融合,算法将量子比特的两个概率幅看作是蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数目相同时,可使搜索空间加倍,同时用量子非门来实现变异操作,避免算法陷入早熟.相比传统算法,在寻优过程中具有更好的种群多样性并有效克服了蚁群算法的早熟及停滞现象.并将此算法用于图像分割,实验结果表明,改进的量子蚁群算法有效解决了蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高.
    李积英,党建武 - 系统仿真学报
    文章来源: 万方数据
  • 基于实时交通信息的动态路径规划算法性能比较

    本文综合考虑起始点间的所有路径的实时交通信息,将其作为影响选择概率的一个重要因素-阻抗,应用于蚁群算法当中,在此基础上进一步优化了传统的蚁群算法.通过与求解AR的两种方法-Dijkstra算法和蚁群算法的性能仿真对比.详细比较了与这两种算法在收敛速度和计算结果精确度方面的差异.结论表明改进后的蚁群算法在各方面均优于其他两种算法.
    黄西洲,王蕾 - 微计算机信息
    文章来源: 万方数据
  • 基于遗传与蚁群算法融合的选播QoS路由算法

    为有效解决选播通信中的QoS路由问题,提出一种基于遗传算法与蚁群算法融合的选播QoS路由算法.算法初期使用遗传算法在链路上分布信息素,对蚁群算法的控制参数进行编码和优化;然后通过判断函数来判断遗传算法与蚁群算法融合的时机,初始化信息素,并启动混合算法后期的蚁群算法;引入变异算子,对由变异操作得出新路径进行局部信息素更新,更快地引导蚁群算法找到全局最优解.NS2仿真实验结果表明,该算法很好的解决多QoS选播路由问题,性能优于其它算法.
    李陶深,李长才 - 微电子学与计算机
    文章来源: 万方数据
  • 基于蚁群神经网络的泵车主泵轴承性能评估

    针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法-蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车主泵系统中主泵轴承的模式识别和性能评估.结果表明,蚁群神经网络能很好地解决收敛速度慢、局部极小的问题,提高了分类精度,展现了良好的应用前景.
    孙旺,李彦明,杜文辽,苑进,刘成良 - 上海交通大学学报
    文章来源: 万方数据
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