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其主要研究内容如下:(1)分析了常用的智能组卷算法,概括了这些算法的优点和不足,着重比较了基于遗传算法和基于群智能优化的智能组卷算法的相同点和不同点。.总结出了细菌觅食优化算法和果蝇优化算法优化智能组卷算法的可行性。.(2)提出了基于云模型的...
群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法和粒子群算法。前者是对蚂蚁群体食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题；后者起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化算法。2.1蚁群算法蚁群
有必要私以为，群智能是因为理念发展太快，与实际硬件水平脱轨，才会有很多人认为群智能没有现实意义。多智能体算法的优点是，在度空间内，解决非线性问题，解决黑箱模型问题，全剧搜索能力，度多目标优化等等，这样的思想理念其实就是针对于现实问题，优化喷嘴，变量是...
粒子群算法毕业论文.doc,WORD格式可编辑专业知识分享粒子群算法的寻优算法摘要：粒子群算法是在生物群体社会活动的基础上，通过模拟群体生物相互协同寻优能力，从而构造出一种新的智能优化算法。这篇文章简要回顾了粒子群算法的发展历史；引入了一个粒子群算法的实例，对其…
论文试图较为系统地探索群智能优化算法在图像分析研究领域的更好应用,主要研究内容包括以下五个方面。第一,针对图像增强中对增加对比度、去噪、提高图像质量等问题需求,融合全局信息和局部信息的图像增强优化模型,引入“教与学”算法(TeachingandLearningBasedOptimizationAlgorithm,简称TLBO算法...
本论文首先叙述了群体智能的研究意义和背景,并说明了其国内外的研究现状。并且阐述了群体智能的特点,并介绍了几种常见的群体智能算法及应用前景。然后,围绕标准PSO算法的原理、参数影响等进行了如下工作:(1)对PSO算法中的惯性权重和学习因子进行了
MATLAB智能算法30个案例分析.本书采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法,免疫算法,退火算法,粒子群算法,鱼群算法,蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出30个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有...
其主要研究内容如下:(1)分析了常用的智能组卷算法,概括了这些算法的优点和不足,着重比较了基于遗传算法和基于群智能优化的智能组卷算法的相同点和不同点。.总结出了细菌觅食优化算法和果蝇优化算法优化智能组卷算法的可行性。.(2)提出了基于云模型的...
群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法和粒子群算法。前者是对蚂蚁群体食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题；后者起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化算法。2.1蚁群算法蚁群
有必要私以为，群智能是因为理念发展太快，与实际硬件水平脱轨，才会有很多人认为群智能没有现实意义。多智能体算法的优点是，在度空间内，解决非线性问题，解决黑箱模型问题，全剧搜索能力，度多目标优化等等，这样的思想理念其实就是针对于现实问题，优化喷嘴，变量是...
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