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基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法及其应用
被引量：
7
1
作者
徐青鹤
刘士荣
吕强
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第5期178-180,286,共4页
考虑蚁群算法与粒子群算法的各自特点,在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,对粒子群算法的速度位置更新公式重新定义,提出了一种基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法,并将其应用到背包问题中。实验结果表明,该算法可以得到较...
考虑蚁群算法与粒子群算法的各自特点,在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,对粒子群算法的速度位置更新公式重新定义,提出了一种基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法,并将其应用到背包问题中。实验结果表明,该算法可以得到较优解。
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关键词
信息素机制
混沌
离散粒子群
背包问题
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职称材料
题名
基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法及其应用
被引量：
7
1
作者
徐青鹤
刘士荣
吕强
机构
杭州电子科技大学自动化研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第5期178-180,286,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675043)
浙江省科技计划项目(2007C21051)
杭州电子科技大学科研启动基金项目(KYS09150543)资助
文摘
考虑蚁群算法与粒子群算法的各自特点,在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,对粒子群算法的速度位置更新公式重新定义,提出了一种基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法,并将其应用到背包问题中。实验结果表明,该算法可以得到较优解。
关键词
信息素机制
混沌
离散粒子群
背包问题
Keywords
pheromone mechanism chaotic discrete particle swarm optimization knapsack problem
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法及其应用
徐青鹤
刘士荣
吕强
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
7
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