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题名5G技术在基建行业网络站址的可视化分析
被引量：1
- 1
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作者
张亭
刘明月
赵雨欣
周天棋
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机构
哈尔滨师范大学数学科学学院
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
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出处
《长江信息通信》
2023年第1期208-210,共3页
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基金
大学生创新创业训练计划项目(S202210231034)。
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文摘
移动通信网是通信网的一个重要分支,由于无线通信具有移动性、自由性、不受时间地点限制等特性,广受用户欢迎。此篇文章主要利用欧氏距离建立约束条件筛选出有效数据,基于背包模型对站址进行基站建设规划,利用启发式算法精进基站选择,采用聚类分析法处理弱覆盖点建设基站资源消耗问题,有效地解决了我国由于居民分布不均匀造成的众多位置信号微弱、资源浪费等问题,极大地提高了电能的利用率,方便了居民的生活,在我国通信领域起到了里程碑的作用。
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关键词
背包模型
启发性算法
欧氏距离
聚类分析法
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Keywords
knapsack mode
heuristic algorithm
euclidean distance
clustering analysis
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分类号
TM727.2
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名改进型遗传蚁群混合算法求解0/1背包问题
被引量：3
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作者
王娜
向凤红
毛剑琳
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机构
昆明理工大学信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第9期54-56,80,共4页
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基金
云南省应用基础研究基金(No.2009ZC050M)
云南省教育厅科学研究基金(No.08Y0093)
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文摘
针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。仿真结果表明,该算法在搜索能力、收敛速度以及程序运行时间方面都有明显的提高,由此证明了该算法的有效性。
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关键词
0
1背包问题
遗传算法
蚁群算法
混合方式
算法策略
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Keywords
0/1 knapsack problem
genetic algorithm
ant colony algorithm
hybrid mode
algorithm strategy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种求解背包问题的改进遗传算法*
被引量：1
- 3
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作者
严太山
陈专红
陈群
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机构
湖南理工学院计算机系
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出处
《现代计算机》
2009年第9期44-47,共4页
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基金
湖南理工学院科研基金资助项目(No.2009Y08)
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文摘
背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,使用传统的优化方法在求解较大规模的背包问题时,都存在计算量大、迭代时间长的缺陷。为了克服传统优化方法的不足,提高求解的速度和精度,将人类繁育方式引入遗传算法中,形成一种求解背包问题的改进遗传算法(IGA)。介绍算法的基本思想以及使用该算法求解背包问题的方法,并通过实例证明该方法的可行性和有效性。
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关键词
背包问题
人类繁育方式
改进遗传算法
全局优化
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Keywords
knapsack Problem
Human Reproduction mode
Improved Genetic Algorithm
Global Optimization
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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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