摘 要：将蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm，ACO)引入基因选择领域，并用基因与类别的相关性分析所得值来初始化最优化问题，缩短了找寻最优解的时间；以基因...
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该方法将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(ic Algorithm,GA)的进化策略相结合,既克服了基本蚁群算法只...
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Continuous Ant colony Optimization，HCACO)求解ATC的方法。该方法将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的进化策略相结合，既克服了基本...
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通过将蚁群优化算法 ant colony optimization ; ACO
针对基于网格的高性能计算平台的特点，作者将蚁群优化算法与网格调度技术相结合提出了一个改进算法。
Considering the characteristic of GHPCP, the author puts forward an improved algorithm by combining the ant optimization algorithm with grid scheduling.
通过对蚁群优化算法各操作参数作用与意义的分析，将蚁群优化算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题。
By analyzing the function and significance of parameters, the parameter setting of ACO algorithm can be described as a multifactor and multilevel optimization problem.
针对蚁群算法在求解连续优化问题上相对较弱的特点，提出了基于网格划分的蚁群算法，将传统的用于求解离散空间优化问题的蚁群算法进行了扩展。
Puts forward a new ACA based on grid division to overcome the weakness of ACA in solving continuous function optimization problem, and expands the discrete space to the continuous space.
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