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题名改进的人工蜂群算法求解任务指派问题
被引量：18
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作者
孙晓雅
林焰
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机构
辽宁师范大学管理学院
大连理工大学船舶CAD工程中心
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第1期23-26,共4页
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文摘
针对指派问题提出了一种改进的人工蜂群算法.该算法充分考虑到指派问题解的离散性特点,给出了食物源位置的离散编码方法,并且采用邻域移动法生成候选食物源,这一方法既保证了解的可行性,又增加了食物源的多样性.实算表明在求解指派问题时,该算法比原人工蜂群算法在求解精度和收敛速度上都有显著地提高,两性能也优于其他粒子群算法.这种改进的离散人工蜂群算法简洁,应用方便,不但是一种有效求解指派问题的新算法,同时也为其他组合优化问题求解提供了一种有益思路.
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关键词
人工蜂群算法
指派问题
离散
邻域移动
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Keywords
artificial bee colony algorithm（ABC）
assignment problem
discrete
neighborhood shift
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测
被引量：5
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作者
李建章
朱顺应
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机构
重庆交通大学
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出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期119-122,共4页
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基金
交通部应用基础研究项目(200331981408)
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文摘
对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.
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关键词
高速公路
交通流预测
HURST指数
分形维数
相空间重构
移动平均最近邻域法
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Keywords
freeway
forecasting of traffic flow
Hurst index
fractal dimension
phase space reconstruction
moving averagenearest neighborhood forecasting method
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分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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