针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,以及如何有效提高蚂蚁代理的搜索能力问题,提出了一种具有自适应并行机制的选择和搜索策略。该策......

提出了一种基于遗传多蚁群的QoS组播路由算法,前期利用遗传算法的快速性、全局收敛性生成蚁群算法的初期信息素;后期引入多蚁群思......

交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题，新型的仿生算法——蚁群算法，由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点，非常适......

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种多蚁群伪并行优化算法,将蚁群分成若干个子蚁群,在各子蚁群中引入信息素平滑......

针对综合交通枢纽的常规旅客疏散问题,以最小化清空时间、最小化累计拥堵系数和最小化人均疏散时间为疏散目标,提出多蚁群双信息素......

提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated V......

通过改变蚁群优化（ACO）算法行为,提出一种新的ACO并行化策略——并行多蚁群ACO算法。针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,改进选择策略,......

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性......