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聚类算法研究 被引量：1079
1
作者 孙吉贵 刘杰 赵连宇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期48-61,共14页
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进... 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考. 展开更多
关键词 聚类 算法 实验
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Agent研究现状与发展趋势 被引量：313
2
作者 刘大有 杨鲲 陈建中 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期315-321,共7页
对有关 Agent理论和实践两方面的研究现状、关键技术和发展趋势进行了综述和讨论 ,试图勾画出目前 Agent研究的脉络、重点及其发展趋向 .主要内容包括 :(1)智能 Agent的特性、表示和推理 ;(2 )多 Agent系统的联合意图、协商和规划 ;(3)... 对有关 Agent理论和实践两方面的研究现状、关键技术和发展趋势进行了综述和讨论 ,试图勾画出目前 Agent研究的脉络、重点及其发展趋向 .主要内容包括 :(1)智能 Agent的特性、表示和推理 ;(2 )多 Agent系统的联合意图、协商和规划 ;(3)面向 Agent的程序设计 .最后 ,简单讨论了 Agent技术目前所面临的挑战 . 展开更多
关键词 智能AGENT 多AGENT系统 AGENT 人工智能
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大数据流式计算:关键技术及系统实例 被引量：313
3
作者 孙大为 张广艳 郑纬民 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期839-862,共24页
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域... 大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战. 展开更多
关键词 大数据计算 流式计算 流式大数据 内存计算 系统实例
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基于粒子群算法求解多目标优化问题 被引量：227
4
作者 张利彪 周春光 +1 位作者 马铭 刘小华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期1286-1291,共6页
粒子群优化算法自提出以来 ,由于其容易理解、易于实现 ,所以发展很快 ,在很多领域得到了应用 通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进 ,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法 ,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的... 粒子群优化算法自提出以来 ,由于其容易理解、易于实现 ,所以发展很快 ,在很多领域得到了应用 通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进 ,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法 ,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索 。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多目标优化 非劣最优解
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复杂网络聚类方法 被引量：212
5
作者 杨博 刘大有 +2 位作者 LIU Jiming 金弟 马海宾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期54-66,共13页
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论... 网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考. 展开更多
关键词 复杂网络 网络聚类 网络簇结构
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贝叶斯优化方法和应用综述 被引量：198
6
作者 崔佳旭 杨博 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期3068-3090,共23页
设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用... 设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.从方法论和应用领域两方面深入分析、讨论和展望了贝叶斯优化的研究现状、面临的问题和应用领域,期望为相关领域的研究者提供有益的借鉴和参考. 展开更多
关键词 贝叶斯优化 全局优化算法 概率代理模型 采集函数 黑箱
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粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量：139
7
作者 黄岚 王康平 +3 位作者 周春光 庞巍 董龙江 彭利 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期477-480,共4页
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法 ,然后通过引入交换子和交换序的概念 ,构造一种特殊的粒子群优化算法 ,并用于求解旅行商问题 .实验表明了在求解组合优化问题中的有效性 .
关键词 旅行商问题 粒子群优化算法 搜索策略 交换子 交换序 组合优化 最优解
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基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析 被引量：140
8
作者 梁斌 刘全 +2 位作者 徐进 周倩 章鹏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1724-1735,共12页
特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意... 特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意力卷积神经网络(multi-attention convolution neural networks,MATT-CNN)的特定目标情感分析方法.相比基于注意力机制的LSTM网络,该方法可以接收平行化输入的文本信息,大大降低了网络模型的训练时间.同时,该方法通过结合多种注意力机制有效弥补了仅仅依赖内容层面注意力机制的不足,使模型在不需要例如依存句法分析等外部知识的情况下,获取更深层次的情感特征信息,有效识别不同目标的情感极性.最后在SemEval2014数据集和汽车领域数据集(automotive-domain data,ADD)进行实验,取得了比普通卷积神经网络、基于单注意力机制的卷积神经网络和基于注意力机制的LSTM网络更好的效果. 展开更多
关键词 注意力机制 卷积神经网络 特定目标情感分析 深度学习 自然语言处理
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时空数据挖掘研究进展 被引量：126
9
作者 刘大有 陈慧灵 +1 位作者 齐红 杨博 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期225-239,共15页
近年来,随着全球定位系统、传感器网络和移动设备等的普遍使用,非时空数据和时空数据急剧增加,加之时空数据处理更为复杂,使数据处理任务日趋繁重的形势更加严峻.因此,寻找有效的时空数据挖掘方法具有十分重要的意义.针对这一背景,主要... 近年来,随着全球定位系统、传感器网络和移动设备等的普遍使用,非时空数据和时空数据急剧增加,加之时空数据处理更为复杂,使数据处理任务日趋繁重的形势更加严峻.因此,寻找有效的时空数据挖掘方法具有十分重要的意义.针对这一背景,主要围绕时空模式发现、时空聚类、时空异常检测、时空预测、时空分类、时空数据挖掘与推理的结合等方面,对时空数据挖掘研究的现状进行了详细介绍,对其当前所面临的一些主要问题及可能的解决方案进行了探讨. 展开更多
关键词 时空数据挖掘 时空模式发现 时空聚类 时空异常检测 时空预测和分类
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融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估 被引量：113
10
作者 张小利 李雄飞 李军 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期306-315,共10页
图像融合质量评价指标研究旨在提供一种高效、准确的方法,为融合模型选择、参数优化等问题提供支持.本文通过对现有指标的机理分析、指标性能检验与指标间相关性分析,提出一种客观评价指标集的遴选策略.本文首先将现有客观评价指标归为... 图像融合质量评价指标研究旨在提供一种高效、准确的方法,为融合模型选择、参数优化等问题提供支持.本文通过对现有指标的机理分析、指标性能检验与指标间相关性分析,提出一种客观评价指标集的遴选策略.本文首先将现有客观评价指标归为三类:基于统计的、基于信息的和基于人类视觉系统的;之后列举了类别内经典指标和最新指标;并在标准数据集上,使用正确排序指标对各图像融合客观评价指标的性能进行验证.结果表明,基于视觉系统类的指标性能普遍优于前两类.最后,利用Spearman相关系数挖掘各指标间的相关程度.实验表明,通过指标性能和相关系数可以选取合适的客观评价指标集. 展开更多
关键词 图像融合 客观指标 性能分析 相关性分析
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基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述 被引量：109
11
作者 范丽丽 赵宏伟 +2 位作者 赵浩宇 胡黄水 王振 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1152-1164,共13页
作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Netwo... 作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)凭借其特征学习和迁移学习的强大能力在图像分类方面取得了一系列突破,在目标检测方面,它越来越受到人们的重视。因此,如何将CNN应用于目标检测并获得更好的性能是一项重要的研究。首先回顾和介绍了几类经典的目标检测算法;然后将深度学习算法的产生过程作为切入点,以系统的方式全面概述了各种目标检测方法;最后针对目标检测和深度学习算法面临的重大挑战,讨论了一些未来的方向,以促进深度学习对目标检测的研究。 展开更多
关键词 图像处理 深度卷积神经网络 目标检测 特征表示 深度学习
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改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用 被引量：100
12
作者 杨从锐 钱谦 +1 位作者 王锋 孙铭会 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1042-1045,共4页
针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、... 针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 函数优化 求解精度 种群适应度
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遗传程序设计方法综述 被引量：52
13
作者 刘大有 卢奕南 +1 位作者 王飞 梁艳春 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期213-222,共10页
近年来 ,遗传程序设计 (genetic program ming,GP)的研究引起了人们很大的关注 ,它运用遗传算法(genetic algorithm,GA)的思想 ,通过生成计算机程序来解决问题 .介绍了遗传程序设计的研究状况以及目前的研究进展 ,概述了它的基本算法、... 近年来 ,遗传程序设计 (genetic program ming,GP)的研究引起了人们很大的关注 ,它运用遗传算法(genetic algorithm,GA)的思想 ,通过生成计算机程序来解决问题 .介绍了遗传程序设计的研究状况以及目前的研究进展 ,概述了它的基本算法、主要特点、理论与技术 ,同时介绍了一些 GP实现系统以及主要的应用领域 ,最后探讨了遗传程序设计的研究方向 . 展开更多
关键词 遗传算法 遗传程序设计 自然进化 程序归纳 程序设计方法
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自适应最小误差阈值分割算法 被引量：96
14
作者 龙建武 申铉京 陈海鹏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1134-1144,共11页
对二维最小误差法进行三维推广,并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法.但该方法为全局算法,仅适用于分割均匀光照图像.为提高其自适应性,本文采用Waterflow模型对非均匀光照图像进行背景估计,以此获得... 对二维最小误差法进行三维推广,并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法.但该方法为全局算法,仅适用于分割均匀光照图像.为提高其自适应性,本文采用Waterflow模型对非均匀光照图像进行背景估计,以此获得原始图像与背景图像的差值图像,达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的.为进一步提高分割性能,本文对差值图像采用γ矫正进行增强,然后采用鲁棒最小误差法进行全局分割,从而完成目标提取.最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了实验,并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进行了对比.实验结果表明,相对于以上方法,本算法的分割性能均有明显提升. 展开更多
关键词 图像分割 自适应阈值分割 WATER flow模型 最小误差法
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基于贝叶斯网络的分类器研究 被引量：55
15
作者 周颜军 王双成 王辉 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期21-27,共7页
　研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(treeaugmentednaiveBayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的,因此在所有树形分类器中... 　研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(treeaugmentednaiveBayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的,因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 分类器 归纳学习
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基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究 被引量：73
16
作者 聂春燕 石要武 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期32-35,共4页
本文简述了互相关检测的原理及混沌理论 ,在此基础上 ,提出了将互相关检测与混沌理论相结合检测微弱正弦周期信号的新方法。给出了原理框图、仿真模型及仿真实验结果。研究结果表明 ,此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法 。
关键词 互相关检测 混沌理论 信噪比 信号检测 弱信号
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具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习研究 被引量：62
17
作者 王双成 苑森淼 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期1042-1048,共7页
目前主要基于EM算法和打分-搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习,算法效率较低,而且易于陷入局部最优结构.针对这些问题,建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法.首先随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集... 目前主要基于EM算法和打分-搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习,算法效率较低,而且易于陷入局部最优结构.针对这些问题,建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法.首先随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用完整数据集建立最大似然树作为初始贝叶斯网络结构,然后进行迭代学习.在每一次迭代中,结合贝叶斯网络结构和Gibbssampling修正未观察到的数据,在新的完整数据集的基础上,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想调整贝叶斯网络结构,直到结构趋于稳定.该方法既解决了标准Gibbssampling指数复杂性问题,又避免了现有学习方法所存在的主要问题,为具有不完整数据的不确定性知识表示、推断和推理提供了有效和可行的方法. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 丢失数据 GIBBS抽样 依赖分析 最大似然树
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双精英协同进化遗传算法 被引量：86
18
作者 刘全 王晓燕 +2 位作者 傅启明 张永刚 章晓芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期765-775,共11页
针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化... 针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力.理论分析证明,该算法具有全局收敛性.通过对测试函数的实验,其结果表明,该算法能搜索到几乎所有测试函数的最优解,同时能够有效地保持种群的多样性.与已有算法相比,该算法在收敛速度和搜索全局最优解上都有了较大的改进和提高. 展开更多
关键词 遗传算法 进化算法 精英策略 协同进化 种群多样性
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基于XGBoost的特征选择算法 被引量：88
19
作者 李占山 刘兆赓 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期101-108,共8页
分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGB... 分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升(XGBoost)算法中构建树的思想过程,通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性,避免单一重要性度量的局限性;然后通过改进的序列浮动前向搜索策略(ISFFS)搜索特征子集,使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明,所提算法具有很好的性能。 展开更多
关键词 特征选择 极端梯度提升 序列浮动搜索策略
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蚁群算法的收敛速度分析 被引量：72
20
作者 黄翰 郝志峰 +1 位作者 吴春国 秦勇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1344-1353,共10页
蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题.... 蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题.文中的研究内容主要是针对这一公开问题而开展的.根据蚁群算法的特性,该研究基于吸收态Markov过程的数学模型,提出了蚁群算法的收敛速度分析理论.作者给出了估算蚁群算法期望收敛时间的几个理论方法,以分析蚁群算法的收敛速度,并结合著名的ACS算法作了具体的案例研究.基于该文提出的收敛速度分析理论,作者还提出ACO-难和ACO-易两类问题的界定方法;最后,利用ACS算法求解TSP问题的实验数据,验证了文中提出的分析结论,得出了初步的算法设计指导原则. 展开更多
关键词 蚁群算法 吸收态Markov过程 期望收敛时间ACO-难易问题 优化路径
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