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群智能算法发展研究
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摘要
最优化技术的应用日渐广泛,传统的优化方法对于解决复杂问题变得无能为力。群智能算法在这种背景下产生并迅速发展。目前已研究出许多种类的群智能优化算法,包括蚁群、粒子群、人工鱼群、混合蛙跳、人工蜂、萤火虫算法等。本文主要介绍群智能算法的发展,阐述上述典型算法产生的生物原理、算法思想和应用。
作者
张颖
高建宇
邢玉秀
张琳
机构地区
河北联合大学轻工学院
出处
《科技传播》
2014年第9期160-161,共2页
Public Communication of Science & Technology
关键词
群智能算法
ACO
PSO
AFSA
SFLA
ABC
FA
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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.水利信息化,2011(S1):33-38.
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.微电子学与计算机,2015,32(6):50-53.
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.计算机应用,2004,24(10):21-23.
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李晓磊,路飞,田国会,钱积新.
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