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正常运行的发光二极管（Light Emitting Diode,LED）产品使用寿命长达数十万小时,传统的测试方法测试时间长,成本高昂。在LED退化过程......
城市交通枢纽指路标志、方向标示的系统性与合理性设置是缓解城市交通拥堵和加快城市运行效率的重要保障手段.在路网条件下设置交......
面对大规模定制化订单,既要实现供应链利润最大,又需确保供应链平滑运营,如何进行订单决策成为关键问题之一.基于云制造供应链模式......
随机用户均衡(Stochastic User Equilibrium,SUE)模型是从出行者的角度出发,根据出行者对路径阻抗的敏感性程度,对出行者进行交通......
在我国,城市道路交通事故带来的人员伤亡和经济损失是非常巨大的,由于我国的交通事故救援水平相对发达国家来说有着一定的差距,所......
轻钢结构具有自重轻,易于环保等特点,用途广泛。我国的轻钢结构建筑特别是轻钢住宅建筑在应用上还处于初级阶段,现行规范及设计不......
针对蚁群算法存在易过早收敛、出现停滞现象、陷入局部极值的问题,提出S型信息素更新策略与Alopex算法相耦合的改进蚁群优化算法(I......
文章针对ACO算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,利用Bi-A^(*)算法的代价估计函数优化ACO算法的启发式函数,增强算法全局搜索......
针对机器人路径规划的传统ACO(蚁群)算法存在迭代次数多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和出现死锁状态等问题,提出一种改进的ACO......
结合粒子群优化（PSO）算法快速的全局收敛性和蚁群优化（ACO）算法较强的寻优能力,提出了一种融合PSO算法和ACO算法的混合算法。首先利用P......
为了解决网格技术中节点随机加入及资源动态共享的问题，采用了P2P与网格技术有机融合的方式，改进了网格的动态性和可扩展性，建立了基......
蚁群算法是一种相对较新的启发式方法,通过模拟蚂蚁的觅食行为解决问题,是目前昆虫算法中较成功的例子。蚁群算法的本质是一种并行......
考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个......
针对传统模糊Petri网在进行故障诊断推理时，需要依靠专家经验给出所有产生式规则的参数，使得故障诊断的精确度受限于专家知识水平的......
BP算法在故障诊断领域已取得广泛应用，但其存在收敛速度慢且容易陷入局部最小值的缺陷，限制了其进一步的发展；ACO（Ant colony optimiza......
蚁群算法是一种通过模拟蚁群的寻路行为对现实问题进行优化的现代智能仿生算法;对实现AGV任务作业调度时,行驶路径最短的实际应用......
针对复杂设备转化成混合图信息模型后面临的组合爆炸和搜索爆炸问题,提出了一种改进的Louvain算法,对其模型进行社团化处理。将拆......
摘要：数字化微喷技术是一种能够产生微米级液滴并能进行精确喷射的技术，其在微电子、生物制造、三维打印领域有着广泛的应用。该文设......
详细探讨了现代启发式方法家族中新兴成员－蚁群最优（Ant Colony Optimization,ACO)在配电网络扩展规划中的应用，蚁群最优是一种通用的......
为解决广域网分布式环境下异构车辆轨迹大数据的语义融合问题,基于MapReduce和ACO算法提出可在广域网环境分布式并行执行的异构大......
旅游行程规划对自助游客来说是一件非常繁琐的事情。针对该问题，对行程规划模型、行程规划算法和实现方案进行研究，构建城市内的旅游......
伴随着固定翼无人飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的不断发展、革新和应用,UAV对能源、通信和保障系统的依赖性越来越强,......
本文通过分析网络计划中的逻辑关系,构建求解施工项目多目标优化的数学模型。将施工网络图模型抽象为蚂蚁觅食模型,运用ACO算法求......
物流车辆配送路径优化(VRP)是提高物流配送效率和降低物流配送成本的重要途径,作为物流运输系统的核心内容,运用智能算法求解VRP问......
土地利用变化（LUCC）模型模拟是LUCC研究的重要而有效的方法，基于元胞自动机（CA）的LUCC模型构建则是LUCC模型模拟研究的重要课题。一个良......
针对基本蚁群优化算法（ACO）在家用机器人路径规划中存在易早熟、收敛时间长、效率不高、获得路径的最佳值不稳定且不准确等现象,提出......
桁架结构具有质量轻、材料利用率高、承载能力强、制作简便、施工方便、装配性良好、可重复利用等优点，故被广泛应用于工程结构中，对......
针对目前旅游景区路线系统因景点数量多、景点间差异度大而导致线路规划不合理等问题,对路线规划算法和实现方案进行研究,并提出了......
