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题名求解旅行商问题的改进粒子群算法
被引量：10
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作者
易云飞
林晓东
蔡永乐
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机构
武汉大学计算机学院
河池学院计算机与信息工程学院
河池学院广西高校系统控制与信息处理重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第8期2195-2199,2223,共6页
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基金
广西自然科学基金项目(2013GXNSFBA019282)
广西高校科研基金项目(KY2015YB254)
+1 种基金
国家级大学生创新创业训练计划基金项目(201510605024/25)
广西自治区级大学生创新创业基金项目(201510605091/92/93/94/95)
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文摘
针对粒子群算法求解旅行商问题时存在易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种改进粒子群算法。将伊藤算法中的漂移和波动算子运用于粒子群算法中的学习因子,将牛顿力学中的加速度因子映射粒子群算法的惯性权重。用改进后的粒子群算法求解TSP标准测试库中的多个类型和不同规模的问题,与传统算法进行对比,对比结果表明,该算法是可行有效的。
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关键词
漂移率
波动率
粒子群算法
学习因子
旅行商问题
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Keywords
drift rate
wave rate
particle swarm optimization algorithm
learning factor
traveling salesman problem
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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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题名基于时间序列分析的水位短期预测模型仿真
被引量：7
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作者
易云飞
盛康
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机构
武汉大学计算机学院
河池学院计算机与信息工程学院
河池学院广西高校系统控制与信息处理重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第5期1331-1334,1339,共5页
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基金
广西自然科学基金项目(2013GXNSFBA019282)
广西高校科研基金项目(KY2015YB254)
+3 种基金
国家级大学生创新创业训练计划基金项目(201410605055
201510605024/25)
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室开放基金项目(HCIC201411)
广西自治区级大学生创新创业基金项目(201410605055/56/57)
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文摘
为能有效预测水位,提出一种结合时间序列分析和卡尔曼滤波的优化方法。通过自回归分布滞后模型对站点的水位数据进行分析,得到各站点的滞后期长度,求得各变量的系数后,结合相关水位数据计算得到初始预测值,利用卡尔曼滤波对预测结果进行修正,获得最终预测值,建立优化的水位预测模型。利用该组合模型进行水位预测实例仿真,仿真结果表明,该模型能有效地预测水位短期内的趋势,预测能力稳定、预测精度高。
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关键词
时间序列
自回归分布滞后模型
主成分分析
卡尔曼滤波
赤池信息量准则
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Keywords
time series
autoregressive distributed lag model
principal component analysis
Kalman filtering
akaike information criterion
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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