进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用
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篇1：进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用
进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用
蚁群算法是近年提出的一种新型的仿生算法,已在许多组合优化问题中得到成功应用,但是传统蚁群算法解决连续优化问题的能力较差.为提高其解决连续优化问题的能力,拓宽应用范围,引入带可变邻域搜索项的进化策略对其进行改进,进而提出进化蚁群算法.随后从2个方面对进化蚁群算法的性能进行测试:①采用多个经典测试函数测试进化蚁群算法用于解决连续优化问题的效果;②将进化蚁群算法应用于千岛湖的'富营养化程度评价,以测试该方法解决实际问题的效果.函数测试结果表明,进化蚁群算法可以成功用于解决连续优化问题,并且优化过程所需初始个体的数量少,优化速度快;千岛湖富营养化程度评价实例的结果表明,进化蚁群算法应用于湖泊富营养化评价是可行的,可用于解决实际问题.
作 者：邹长武 金相灿 熊建秋 李祚泳 ZOU Chang-wu JIN Xiang-can XIONG Jian-qiu LI Zuo-yong 作者单位：邹长武,熊建秋,李祚泳,ZOU Chang-wu,XIONG Jian-qiu,LI Zuo-yong(四川大学,水电学院,四川,成都,610065;成都信息工程学院,环境工程系,四川,成都,610041)金相灿,JIN Xiang-can(中国环境科学研究院,北京,100012)
刊 名：环境科学研究 ISTIC PKU英文刊名：RESEARCH OF ENVIRONMENTAL SCIENCES 年，卷(期)： 19(5) 分类号：X824 关键词：蚁群算法 进化策略 进化蚁群算法 湖泊富营养化篇2：蚁群算法在无人机航路规划中的应用
蚁群算法在无人机航路规划中的应用
蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法.吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效.将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的.被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率.仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法.
作 者：柳长安 梁广平王和平李为吉 LIU Chang-an LIANG Guang-ping WANG He-ping LI Wei-ji 作者单位：柳长安,LIU Chang-an(陕西动力机械设计研究所,陕西,西安,710100)梁广平,LIANG Guang-ping(河北省电力勘测设计研究院,河北,石家庄,050031)
王和平,李为吉,WANG He-ping,LI Wei-ji(西北工业大学航空学院,陕西,西安,710072)
刊 名：火力与指挥控制 ISTIC PKU英文刊名：FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL 年，卷(期)： 30(6) 分类号：V279 关键词：蚁群算法 无人机(UAV) 航路规划 生物信息激素篇3：蚁群算法在GIS最短路径求解中应用的初步研究
蚁群算法在GIS最短路径求解中应用的初步研究
最短路径的求解是GIS应用中的主要问题之一.在传统的最短路径求解算法中,Dijkstra算法和启发式搜索算法-A*算法具有较好的效果,得到了广泛的`应用.蚁群算法是由意大利学者Dorigo等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生进化系统.蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题,该算法采用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结合,而且具有较强的鲁棒性,是一种很有前途的仿生优化算法.本文将对该算法应用于GIS中最短路径的求解方面的问题进行初步的研究.
作 者：刘晓亮 Liu XiaoLiang 作者单位：辽宁工程技术大学,测绘与地理科学学院,辽宁,阜新,123000 刊 名：城市勘测 英文刊名：URBAN GEOTECHNICAL INVESTIGATION & SURVEYING 年，卷(期)： “”(3) 分类号：P208 关键词：最短路径 蚁群算法 应用研究篇4：蚁群算法在DGPS动态整周模糊度解算中的应用
蚁群算法在DGPS动态整周模糊度解算中的应用
在基线长度已知的'情况下,利用零空间约束动态求解GPS双差整周模糊度,进行解的去相关后,应用蚁群算法在整周模糊度空间内寻优.根据实测算例解算结果,蚁群算法在很少的解样本数内获得了很好的搜索结果,与遗传算法结果相比较,证明了蚁群算法在相同搜索率的情况下,具有更高的搜索可靠性.
作 者：杨宁 田蔚风 金志华 Yang Ning Tian Weifeng Jin Zhihua 作者单位：杨宁,Yang Ning(上海电力学院,上海,90)田蔚风,金志华,Tian Weifeng,Jin Zhihua(上海交通大学,上海,200030)
刊 名：航天控制 ISTIC PKU英文刊名：AEROSPACE CONTROL 年，卷(期)： 24(4) 分类号：V4 关键词：整周模糊度 搜索 蚁群算法 遗传算法 GPS篇5：基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用
基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用
为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的.人工神经网络进行了对照.结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的.
作 者：赵吉武 邹长武 作者单位：成都信息工程学院,四川,成都,610225 刊 名：成都信息工程学院学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY 年，卷(期)： 25(3) 分类号：X824 关键词：环境科学 环境评价 粒子群算法 人工神经网络 水资源篇6：浅析蚁群算法在排课问题的应用
浅析蚁群算法在排课问题的应用
本文介绍了基本蚁群算法的思想及原理,结合排课同题的自身特点提出一种适于排课问题的`改进的蚁群算法.
作 者：张岩 作者单位：沈阳理工大学,沈阳,113112 刊 名：中国科教创新导刊 英文刊名：CHINA EDUCATION INNOVATION HERALD 年，卷(期)：2009 “”(5) 分类号：G421 关键词：蚁群算法 排课 图【进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用】相关文章：
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