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一种基于蚁群算法的聚类组合方法 被引量:39
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作者 杨燕 靳蕃 Mohamed Kamel 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期64-69,共6页
蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法。聚类作为一种无监督的学习,能根... 蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法。聚类作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分。实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量。 展开更多
关键词 蚁群算法 聚类组合 超图 图划分 数据挖掘
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蚁群聚类算法综述 被引量:41
2
作者 张建华 江贺 张宪超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期171-174,211,共5页
数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚... 数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。 展开更多
关键词 数据挖掘 蚁群算法 聚类
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基于ACC-ENN算法的煤矿瓦斯涌出量动态预测模型研究 被引量:49
3
作者 付华 谢森 +1 位作者 徐耀松 陈子春 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1296-1301,共6页
为了对煤矿瓦斯监测数据进行有效分析,以实现准确、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,提出了蚁群聚类算法优化Elman神经网络的绝对瓦斯涌出量动态预测方法。算法通过对Elman神经网络的权值、阈值寻优,建立了基于ACC-ENN算法的绝对瓦... 为了对煤矿瓦斯监测数据进行有效分析,以实现准确、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,提出了蚁群聚类算法优化Elman神经网络的绝对瓦斯涌出量动态预测方法。算法通过对Elman神经网络的权值、阈值寻优,建立了基于ACC-ENN算法的绝对瓦斯涌出量预测模型,并结合矿井监测到的历史数据进行实例分析。试验结果表明:经蚁群聚类优化后的Elman神经网络绝对瓦斯涌出量预测模型较其他预测模型具有更好的泛化能力和更高的预测精度,有效地实现了煤矿绝对瓦斯涌出量动态预测。 展开更多
关键词 绝对瓦斯涌出量 蚁群聚类 ELMAN神经网络 动态预测
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蚁群算法在数据挖掘中的应用研究 被引量:35
4
作者 张惟皎 刘春煌 尹晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第28期171-173,共3页
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文章介绍了蚁群算法在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用... 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文章介绍了蚁群算法在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 数据挖掘 聚类 分类
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基于蚁群算法的图像分割方法 被引量:38
5
作者 韩彦芳 施鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第18期5-7,共3页
蚁群算法是一种具有离散性?并行性?鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法?根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度?梯度及邻域特性进行特征提取?然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量... 蚁群算法是一种具有离散性?并行性?鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法?根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度?梯度及邻域特性进行特征提取?然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量大的问题,设置启发式引导函数和初始聚类中心进行改进?详细阐述特征提取?初始聚类中心设置和模糊聚类流程?实验证明改进蚁群算法可以快速准确地分割出目标。 展开更多
关键词 蚁群算法 图像分割 模糊聚类 特征提取 邻域
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对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解 被引量:22
6
作者 胡小兵 黄席樾 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2683-2686,共4页
蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征... 蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征,从数据域上将其分解成多个子问题,对每个子问题分别采用蚁群算法并行求解,最后将所有子问题的解按一定规则合并成问题的解。对带聚类特征TSP问题的仿真实验表明该算法的收敛速度得到了极大的提高。 展开更多
关键词 蚁群算法 聚类 旅行商问题 组合优化问题 局部搜索
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基于蚁群聚类算法的离群挖掘方法 被引量:20
7
作者 杨欣斌 孙京诰 黄道 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第9期12-13,37,共3页
离群挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用。该文首先给出了离群数据的量化定义,并用基于蚁群的聚类学习方法,产生了状态空间的整体特征。然后结合具体的设备对象,提出了离群数据的挖掘方法。最后进行了实验验证,结... 离群挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用。该文首先给出了离群数据的量化定义,并用基于蚁群的聚类学习方法,产生了状态空间的整体特征。然后结合具体的设备对象,提出了离群数据的挖掘方法。最后进行了实验验证,结果表明该文提出的方法是有效的。 展开更多
关键词 离群数据 数据挖掘 蚁群 聚类
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基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割 被引量:18
8
作者 杨立才 赵莉娜 吴晓晴 《山东大学学报(工学版)》 CAS 2007年第3期51-54,共4页
在医学图像分割研究中,针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的... 在医学图像分割研究中,针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 图像分割 蚁群算法 FCM聚类
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受路网和测量约束的变电站巡检机器人路径规划 被引量:24
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作者 路浩 陈洋 +1 位作者 吴怀宇 程磊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第16期1972-1982,共11页
采用机器人对变电站高压线路测温可以大大提高日常巡检任务的智能化水平,但是巡检过程中存在路网限制和频繁启停能量消耗大等问题,须考虑最优路径与最佳测温停靠地点的相互制约性。为了解决上述问题,基于图论对变电站环境进行建模,通过... 采用机器人对变电站高压线路测温可以大大提高日常巡检任务的智能化水平,但是巡检过程中存在路网限制和频繁启停能量消耗大等问题,须考虑最优路径与最佳测温停靠地点的相互制约性。为了解决上述问题,基于图论对变电站环境进行建模,通过分析巡检机器人在路网中对目标点测温时相机的位姿约束,建立了以时间消耗最小为目标的路径规划模型。提出了一种基于改进蚁群算法的路径优化方法和基于贪婪思想聚类的巡检停靠点选取方法,通过蚁群算法迭代获得机器人的最优巡检路径、巡检停靠点序列以及各停靠点对应的测温点集。最后,采用仿真案例验证了算法的可行性和鲁棒性,基于巡检机器人的实验结果表明该路径规划模型可用于变电站巡检。 展开更多
关键词 巡检机器人 路径规划 蚁群算法 聚类算法
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基于蚁群算法的K-Means聚类雷达信号分选算法 被引量:17
10
作者 赵贵喜 骆鲁秦 陈彬 《雷达科学与技术》 2009年第2期142-146,共5页
在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和... 在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和K-Means相结合,互相弥补不足,提出了一种新的雷达信号分选方法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。 展开更多
关键词 雷达信号分选 蚁群 聚类分选 K-MEANS算法
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带软时间窗的多车场开放式车辆调度 被引量:18
11
作者 凌海峰 谷俊辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第14期232-239,共8页
带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题是在开放式车辆路径问题的基础上,考虑了多车场和客户服务时间的约束,是一类典型的NP难解问题。针对该问题,提出了一种改进的蚁群算法求解方案,并建立了相应的数学模型。首先通过设置一个虚拟车场... 带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题是在开放式车辆路径问题的基础上,考虑了多车场和客户服务时间的约束,是一类典型的NP难解问题。针对该问题,提出了一种改进的蚁群算法求解方案,并建立了相应的数学模型。首先通过设置一个虚拟车场将多车场VRP转化为单车场VRP,然后利用参数控制的改进蚁群算法与2-opt算法结合来对模型求解。算法先利用K-means与细菌觅食算法相结合的聚类技术判断蚁群状态,进而动态调整算法参数,使其快速收敛到全局最优解附近,再依据混沌理论的特点来调整参数,使其跳出局部最优。最后,再利用2-opt算法对最优解进行优化。实验结果验证了该算法求解MDOVRPSTW问题的有效性。 展开更多
关键词 开放式车辆路径问题 时间窗 蚁群算法 聚类技术 2-opt
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一种基于信息素的蚁群聚类算法 被引量:12
12
作者 张建华 赵东东 +1 位作者 江贺 张宪超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第20期157-159,163,共4页
蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度... 蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量。实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 聚类
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基于蚁群算法的硬币识别研究 被引量:16
13
作者 毕晓君 孙晓霞 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期882-885,共4页
蚁群算法具有离散性、并行性、正反馈性和鲁棒性,是目前较为先进的优化算法.利用蚁群算法的聚类能力,提出一种硬币识别新方法.根据硬币图像的特点,确定了6个有效的图像纹理特征函数,通过对硬币图像的特征函数值进行蚁群聚类,可有效实现... 蚁群算法具有离散性、并行性、正反馈性和鲁棒性,是目前较为先进的优化算法.利用蚁群算法的聚类能力,提出一种硬币识别新方法.根据硬币图像的特点,确定了6个有效的图像纹理特征函数,通过对硬币图像的特征函数值进行蚁群聚类,可有效实现各类硬币图像的识别.实验结果表明,该算法用于硬币识别可达到100%的识别率,并且识别时间较短,是一种有效的硬币识别方法. 展开更多
关键词 蚁群算法 聚类 特征提取 硬币识别
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蚁群-遗传融合的文本聚类算法 被引量:15
14
作者 张云 冯博琴 +1 位作者 麻首强 刘连梦 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1146-1150,共5页
针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通... 针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通过多次迭代找出最优的参数组合,并将其应用到文本聚类问题上.经与经典的k均值聚类算法、基本的蚁群聚类算法的仿真比较,结果表明所提出算法的聚类效果更好,在3个测试集上的F度量值要比k均值聚类算法分别提高5.69%、48.60%、69.60%,所以更适合于处理较大规模的数据集. 展开更多
关键词 蚁群算法 遗传算法 融合 文本聚类
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基于区域生长和蚁群聚类的图像分割 被引量:16
15
作者 杨卫莉 郭雷 +2 位作者 许钟 肖谷初 赵天云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1579-1581,共3页
提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优解的能力,在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克服了区域生长得不到有意义区域... 提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优解的能力,在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克服了区域生长得不到有意义区域的不足,而且还大大提高了蚁群聚类算法的搜索时间,并利用初始分割后的空间信息和灰度信息定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类。实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。 展开更多
关键词 区域生长 群体智能 蚁群聚类 引导函数
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堆石坝参数反演的蚁群聚类RBF网络模型 被引量:17
16
作者 康飞 李俊杰 许青 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第A02期3639-3644,共6页
将蚁群算法与径向基(RBF)网络相结合,提出一种用于堆石坝力学参数反演的蚁群聚类径向基网络模型。该模型用蚁群聚类算法搜索RBF网络基函数中心,模拟蚁群觅食聚类的概率转移特性,所得到的聚类结果类间离散度和比传统K均值聚类结果小,能... 将蚁群算法与径向基(RBF)网络相结合,提出一种用于堆石坝力学参数反演的蚁群聚类径向基网络模型。该模型用蚁群聚类算法搜索RBF网络基函数中心,模拟蚁群觅食聚类的概率转移特性,所得到的聚类结果类间离散度和比传统K均值聚类结果小,能够得到更合理的基函数中心,从而获得较准确的坝体参数和位移之间的非线性映射关系。在进行参数灵敏度分析的基础,对一座堆石坝的反演分析表明,蚁群聚类RBF网络模型可有效地求解堆石坝多参数反演问题,反演结果优于BP网络模型和K均值RBF网络模型。 展开更多
关键词 岩土工程 土石坝 蚁群聚类算法 RBF网络 灵敏度 反演分析
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基于蚁群算法的图像边缘检测研究 被引量:16
17
作者 张景虎 边振兴 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期115-118,共4页
将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一... 将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。 展开更多
关键词 蚁群算法 边缘检测 图像分割 模糊聚类
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应急物流配送问题的蚁群聚类算法研究 被引量:13
18
作者 唐连生 程文明 +1 位作者 梁剑 张则强 《铁道运输与经济》 北大核心 2008年第9期66-69,73,共5页
提出了一种用于解决突发事件下,物流配送多目标优化问题的蚁群聚类优化算法。突发事件下的物流配送规划一般包含两方面内容,将救灾物资运往受灾地区和将灾区的伤员及时送至各医疗点。将多目标问题转化为单目标问题,结合蚁群的墓地构造... 提出了一种用于解决突发事件下,物流配送多目标优化问题的蚁群聚类优化算法。突发事件下的物流配送规划一般包含两方面内容,将救灾物资运往受灾地区和将灾区的伤员及时送至各医疗点。将多目标问题转化为单目标问题,结合蚁群的墓地构造行为特点,利用改进LF蚁群聚类模型,以节点需求未得到满足的不满意度最小和路由时间最短为优化目标,用LF蚁群聚类方法按约束条件进行聚类,最终确定车辆路由线路。 展开更多
关键词 应急物流 蚁群算法 车辆路径 聚类
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一种改进的蚁群聚类算法 被引量:16
19
作者 朱峰 陈莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期133-135,共3页
分析了现有蚁群聚类算法的特点与不足,并在此基础上提出了一种改进的蚁群聚类算法。改进算法分别从蚂蚁捡起对象、放下对象的策略、参数α的自适应改变策略及游离对象的处理策略四个不同方面对现有蚁群聚类算法进行改进。仿真实验结果表... 分析了现有蚁群聚类算法的特点与不足,并在此基础上提出了一种改进的蚁群聚类算法。改进算法分别从蚂蚁捡起对象、放下对象的策略、参数α的自适应改变策略及游离对象的处理策略四个不同方面对现有蚁群聚类算法进行改进。仿真实验结果表明,改进算法可以获得更好的聚类效果和时间性能。 展开更多
关键词 蚁群算法 聚类分析 群体智能
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基于一种改进蚁群算法的动态无功优化 被引量:14
20
作者 王韶 张煜成 +1 位作者 周鑫 李颖 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第17期100-104,109,共6页
为满足并联电容器开关或有载调压变压器分接头等离散控制设备最大允许动作次数的限制,根据负荷变化情况提出采用全天各时段的离散控制设备延缓动作时间来避免不必要的调节。运用层次聚类法和引入种群多样性思想,提出一种求解动态无功优... 为满足并联电容器开关或有载调压变压器分接头等离散控制设备最大允许动作次数的限制,根据负荷变化情况提出采用全天各时段的离散控制设备延缓动作时间来避免不必要的调节。运用层次聚类法和引入种群多样性思想,提出一种求解动态无功优化的改进蚁群算法。该算法用各时段的离散控制设备动作次数修改初始信息素;在每个时段优化过程中,对系统各节点灵敏度进行聚类分析后确定信息素变化量,并用离散控制设备的动作次数对其修改。通过对IEEE14节点系统进行的仿真计算验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 动态无功优化 蚁群算法 离散控制设备 延缓动作时间 层次聚类法 种群多样性
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