混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究

蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中.本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式.实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局收敛性,并加快了收敛速度.     

7-氨基头孢烷酸和头孢菌素C的分离

在静态吸附条件下,测定了5种大孔吸附树脂在3种PH缓冲液中对7ACA和CPC的吸附量,筛选出吸附差异较大的HP20,进一步测定其在动态吸附条件下对7ACA和CPC吸附的流失曲线、吸附等温线及最大吸附量,以探索7ACA和CPC混合物的吸附及解吸最佳条件。     

7-ACA中微量组分对头孢噻肟钠相关物质的影响

本文通过对7-氨基头孢烷酸中微量组分研究,证明7-氨基头孢烷酸中的去乙酰基-7ACA和去乙酰氧基-7ACA两种微量组分对头孢噻肟钠中相关物质有影响。验证了随着去乙酰基-7ACA和去乙酰氧基-7ACA两种微量组分的增加,头孢噻肟钠中的相关物质也有一定增加。     

基于改进蚁群算法的TSP问题解决

TSP（旅行商问题）是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法（ACA）的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。     

一种基于位置距离和属性特征结合的聚类方法

利用空间坐标和属性特征的有机结合,定义了3种曼哈顿空间距离,用matlab编程给出了基于该空间距离的ACA—Cluster聚类算法,并对山东省生态环境质量进行了聚类分析和类型分区。实验表明,该方法可以较好地反映出空间位置邻近和属性特征相似的空间聚类要求。     

268A;A002_68冉

化问题张璐;张庆祥;延安大学数学与计算机科学院,延安大学数学与计算机科学院 陕西延安716000,陕西延安716000优化;;分层蚁群算法;;全局最优提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。A Hierarchic Ant Colony Algorithm for OptimizationZHANG Lu,ZHANG Qing-xiang (Dept.Mathematics and Computer Science,Yan'an Uuiversity,Yan'an,Shannxi 716000)Ant Colony Algorithm(ACA) is brand-new bionic simulated evolutionary algorithm,which has been applied to many fields.Ant Col     

频域DCT图像信息伪装的隐写分析

文章首先概迷信息隐藏技术,阐述隐写分析技术的基本原理和分类,重点分析现有的几种隐写分析算法,评价其优缺点,最后指出隐写分析技术的发展方向.     

基于数字相关法的多通道DAC同步算法

针对多通道MUXDAC系统的同步问题,采用数字相关法进行反馈时钟鉴相,提出一种适于FPGA的低采样率反馈算法.对算法原理、实现方法及影响算法精度的各参数进行了分析.该算法在雷达双通道信号发生器系统中得以应用,证明了其正确性.算法简单易行,提高了系统可靠性.     

情报学核心作者互引网络分析

针对ACA方法的缺陷,采用社会网络分析方法,对情报学核心作者互引网络进行分析,分析结果表明:网络的密度偏小,平均距离偏大,只有少数作者的点入度超过10,互惠性派系较少,引用的集中-发散特征比较明显.     

数据关联算法研究

随着传感器技术的不断发展,传感器在军事领域以及民用领域得到广泛的应用.数据关联技术是其中的核心技术,对数据关联算法的研究成为了计算机领域的研究重点.研究了当前的多种数据关联算法,分析比较了几种关联算法的性能.