将蚁群算法与遗传算法相结合,提出一种快速实现多目标数据关联的AC-GADA(ant colony-genetic algo-rithm data association)算法,该算法利用种群个体携带信息素,并改进了全局信息素扩散模型,同时为了提高算法的收敛速度并且避免局部极...将蚁群算法与遗传算法相结合,提出一种快速实现多目标数据关联的AC-GADA(ant colony-genetic algo-rithm data association)算法,该算法利用种群个体携带信息素,并改进了全局信息素扩散模型,同时为了提高算法的收敛速度并且避免局部极值的出现,引入了交叉变异策略和种群适应度模型,通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。展开更多
本文提出了一种高效的多目标数据关联算法AC-GADA(Ant Colony-Genetic Algorithm Data Association),该算法以蚁群、遗传算法为基础,利用种群差异性使个体携带信息素,构建了全局信息素扩散模型,并引入了交叉变异策略和种群适应度模型....本文提出了一种高效的多目标数据关联算法AC-GADA(Ant Colony-Genetic Algorithm Data Association),该算法以蚁群、遗传算法为基础,利用种群差异性使个体携带信息素,构建了全局信息素扩散模型,并引入了交叉变异策略和种群适应度模型.通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度.展开更多
文摘将蚁群算法与遗传算法相结合,提出一种快速实现多目标数据关联的AC-GADA(ant colony-genetic algo-rithm data association)算法,该算法利用种群个体携带信息素,并改进了全局信息素扩散模型,同时为了提高算法的收敛速度并且避免局部极值的出现,引入了交叉变异策略和种群适应度模型,通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。
文摘本文提出了一种高效的多目标数据关联算法AC-GADA(Ant Colony-Genetic Algorithm Data Association),该算法以蚁群、遗传算法为基础,利用种群差异性使个体携带信息素,构建了全局信息素扩散模型,并引入了交叉变异策略和种群适应度模型.通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度.
