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关于粗粒度可重构阵列中蚁群优化映射的论文研究.pdf

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简介：
本文探讨了在粗粒度可重构阵列架构下利用蚁群优化算法进行高效映射的研究，旨在提高计算效率和资源利用率。 粗粒度可重构阵列（CGRA）结构兼具高性能与灵活性的特点，在近年来得到了广泛应用。然而，要充分发挥CGRA的性能，则需要开发有效的映射算法来挖掘程序中的并行性。在这其中，蚁群优化方法被提出用于改进这一过程。

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  • 关于粗粒度可重构阵列中蚁群优化映射的论文研究.pdf
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    本文探讨了在粗粒度可重构阵列架构下利用蚁群优化算法进行高效映射的研究，旨在提高计算效率和资源利用率。 粗粒度可重构阵列（CGRA）结构兼具高性能与灵活性的特点，在近年来得到了广泛应用。然而，要充分发挥CGRA的性能，则需要开发有效的映射算法来挖掘程序中的并行性。在这其中，蚁群优化方法被提出用于改进这一过程。
     
  • 关于BP神经网络的蚁群算法优化研究论文.pdf
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    本文探讨了利用蚁群算法对BP（反向传播）神经网络进行优化的研究。通过改进BP神经网络的学习效率和泛化能力，旨在解决传统BP算法中存在的局部极小值等问题。 本段落研究了一种基于蚁群算法优化BP神经网络的方法。BP神经网络是人工神经网络中最广泛应用的一种多层前馈网络类型。然而，该方法存在容易陷入局部最优解的问题，并且隐层节点数通常需要通过经验试凑来确定，这限制了其性能的发挥和应用范围。因此，本段落提出了一种利用蚁群算法优化BP神经网络结构的方法，以期解决上述问题并提高网络的学习效率与准确性。
     
  • 关于粒子群优化在机场车辆调度模型中的改进研究论文.pdf
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    本文针对机场车辆调度问题，提出了一种基于粒子群优化算法的改进策略，旨在提高调度效率和资源利用率。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 随着航空业的快速发展，机场车辆调度的安全性和效率变得越来越重要。传统的First in first out策略虽然简单易行，但无法为对时间要求高的业务提供延迟保证，并且缺乏公正性。为此，提出了一种基于粒子群优化算法改进后的机场车辆调度模型。该模型将已找到的最佳位置视为特殊粒子，并采用梯度降低策略对其进行搜索，结合全局寻优特性和邻域寻优特性，提高了粒子群优化算法的效率，缩短了计算时间。 通过仿真实验发现：改进后的机场车辆调度模型减少了传统方法中的轮换次数，从而降低了优化调度所需的时间。这有助于缓解空中交通拥堵造成的资源浪费问题。
     
  • 关于粒子群优化算法应用于公交车智能调度的论文研究.pdf
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    本文探讨了将粒子群优化算法应用到公交系统的智能调度中，旨在提高公共交通效率和乘客满意度。通过仿真测试验证了该方法的有效性和优越性。 针对传统神经网络存在的收敛速度慢、精度低以及模式识别泛化能力差的问题，提出了一种结合量子神经网络与小波理论的新型模型——量子小波神经网络。该模型在隐层中使用基于线性叠加的小波基函数作为激励函数，称为多层小波激励函数。这种设计不仅使每个隐层神经元能够表示更多的状态和量级，还显著提升了整个网络的学习效率与精度。 我们进一步提出了相应的学习算法，并通过漏钢预报中的波形识别实验验证了该模型及其算法的有效性。
     
  • 关于双层规划模型粒子群优化算法的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了基于粒子群优化（PSO）算法在解决复杂双层规划问题中的应用与改进策略，旨在提升决策质量和求解效率。通过理论分析和实验验证，提出了一种新颖的混合优化框架，有效克服传统方法的局限性，为多领域实际问题提供高效解决方案。 论文研究了求解双层规划模型的粒子群优化算法。
     
  • 关于机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了一种改进的中心粒子群算法，专门用于解决机械工程中的复杂多目标优化问题。通过引入Pareto最优解的概念，该算法能够在多个评价标准间寻找最佳平衡点，有效提升机械设计和制造过程的效率与性能。 为了解决基于权重法的多目标算法在处理约束多目标问题上的不足，本段落将中心粒子群算法与Pareto解集搜索算法相结合，提出了一种新的Pareto多目标中心粒子群优化方法。通过应用这种方法来改进气门弹簧模型的设计，实验结果表明该方法能够快速且准确地收敛到Pareto最优解，并使这些解在目标域中均匀分布于整个Pareto最优区域。
     
  • 关于LEACH协议的蚁群算法研究论文.pdf
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    本文探讨了在无线传感器网络中应用LEACH协议，并引入蚁群算法优化其性能。通过模拟蚂蚁觅食行为，提出了一种改进方案以提高网络效率和延长系统生命周期。 无线传感器网络（WSN）是一种自组织的网络系统，由大量能量和资源有限的节点构成，并具备数据采集、检测、感知及控制的能力。随着无线通信技术的发展，该类网络在军事、医疗与工业等领域得到了广泛应用。然而，由于传感器节点通常采用电池供电，在保证网络功能的前提下尽可能节约能源以延长其生命周期并提高传输可靠性和可扩展性是研究中的重要问题。 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议是一种广泛应用于无线传感网的路由方案。该方法通过将网络划分为多个簇，并在每个簇内选出一个节点作为簇头，负责数据收集与转发来实现负载均衡和延长整体寿命的目标。LEACH的核心在于其独特的簇头选择机制：各节点随机决定成为簇头的概率，在每一轮中轮流担任以分散能量消耗。 尽管LEACH协议已在减少网络能耗及增加生命周期方面表现出色，但单跳通信方式仍会导致数据传输过程中集群头部的快速耗能问题。这将导致后期部分节点提前失效，形成监控盲区，并影响整体性能。 为了克服这一局限性，本研究提出了一种基于蚁群算法优化后的LEACH协议。该方法借鉴了自然界蚂蚁觅食行为中的信息素路径选择机制，在网络中通过剩余能量和传输距离等因素建立并更新信息素浓度来指导多路径的选择，从而实现更均衡的能量消耗分配。 实验结果表明，改进的方案在平均能耗、生命周期延长及扩展性方面均优于传统LEACH协议。这为无线传感器网络中的节能与寿命优化提供了新的思路。 本段落主要讨论了三个关键词：无线传感网、LEACH协议和蚁群算法。其中，前者是研究的基础；后者则是针对单跳通信导致的高能量损耗问题所引入的新方法论。 该研究得到了山西省自然科学基金的支持，这为项目的开展提供了必要的资金保障。 作者简介部分介绍了王静作为太原理工大学测控技术研究所的一名硕士研究生的研究背景和方向。
     
  • 关于遗传算法与粒子群优化混合方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了将遗传算法和粒子群优化技术相结合的方法，旨在提高复杂问题求解效率和性能。通过实验证明该混合策略的有效性和优越性。 本段落从进化计算的框架出发，比较分析了遗传算法与粒子群优化算法在个体、特征及操作上的异同，并结合两者的优势，构建了一种基于实数编码的混合算法。作者为时小虎和韩世迁。
     
  • 关于利用蚁群算法优化水库调度图的研究
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    本研究探索了运用蚁群算法来优化水库调度图的有效性，旨在提高水资源管理效率和可持续性。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法为复杂调度问题提供了创新解决方案。 基于蚁群算法的水库调度图优化研究由周念来和纪昌明完成，在满足发电保证率的前提下，以年均发电量最大为目标建立了基于模拟的水库调度图优化模型。通过混合编码描述调度线的形状，采用蚁群算法进行优化求解。
     
  • 关于多目标优化问题中蚁群算法的研究
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    本研究聚焦于利用蚁群算法解决复杂的多目标优化问题，探讨其在寻优过程中的应用潜力与改进策略。 本段落将离散空间问题求解的蚁群算法应用于连续空间，并针对多目标优化问题的特点提出了一种新的蚁群算法来解决带有约束条件的多目标函数优化问题。该方法在连续空间中定义了信息量留存方式以及蚂蚁行走策略，通过结合信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优机制，以加速算法收敛并维持群体多样性。实验利用三组基准函数对算法性能进行了测试，并与NSGA II算法进行了仿真比较。结果显示，该方法具有较高的搜索效率、良好的真实Pareto前沿逼近效果以及广泛的解分布范围，是一种有效的多目标优化问题求解方法。