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传统蚁群算法存在收敛速度慢、计算时间长、易陷入局部最优解等方面的缺陷。通过对蚁群信息素更新、策略选择、参数选择等各方面进行改进,提出一种更加高效的多处理机调度蚁群优化算法。实验证明：与其他优化算法相比,该算法能在较短的时间内找到更好的调度策略,具有较好的收敛性和有效性及优良的全局优化性能。
多处理机调度问题的蚁群优化算法
【摘 要】
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传统蚁群算法存在收敛速度慢、计算时间长、易陷入局部最优解等方面的缺陷。通过对蚁群信息素更新、策略选择、参数选择等各方面进行改进,提出一种更加高效的多处理机调度蚁
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
【出 处】
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桂林理工大学学报
【发表日期】
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2013年2期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划重大专项(2013AA12A402);国家自然科学基金项目(61262075/F020702);广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(桂科能1103108-25;桂科能1207115-13)
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