ant colony optimization | BriefGPT

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用 GFlowNets 进行组合优化的蚁群抽样
该论文介绍了一种新型的神经引导元启发式算法，Generative Flow Ant Colony Sampler (GFACS)，用于组合优化。该算法将生成流网络 (GFlowNets) 与蚁群优化 (ACO) 方法相结合，在组合空间中提供
PDF4 months ago
多无人机合作巡检路径规划的蚁群优化
本文提出了一种基于群体智能的方法，用于解决无人机的合作路径规划问题，该问题对于基础设施的自动检查至关重要。该方法使用结构的三维模型生成无人机的视点，并考虑无人机编队模型、相机参数和数据后处理要求的约束，计算视点。然后，将视点作为输入，将路径
PDF5 months ago
DeepACO：神经增强的蚁群优化系统用于组合优化
DeepACO 是一个利用深度强化学习来自动化启发式设计的通用框架，用于加强现有 ACO 算法的启发式措施并在未来 ACO 应用中省去繁琐的手动设计。作为一个神经增强元启发式方法，DeepACO 在八个组合优化问题上使用单个神经模型和一组超
PDF9 months ago
混合 ACO-CI 算法解决梁设计问题
开发了一种新的 Ant colony optimization (ACO) 算法的混合版本，使用 Cohort Intelligence (CI) 算法的样本空间约简技术。该算法用于解决 35 个标准基准测试功能和两个机械设计问题，并且相对
PDFa year ago
使用蚁群优化算法的词性标注新方法：ACO-tagger
本文提出一种基于蚁群算法的高性能词性标注方法 ACO-tagger，该方法在自然语言处理中的词性标注任务中获得了高准确率，达到了 96.867%，比其他现有方法表现更好，同时速度快，效率高，可用于实际应用。
PDFa year ago
用模糊专家系统进行股票投资组合的选择：以孟买证券交易所为例
本文提出了一种基于模糊专家系统和 DS 证据理论方法的股票评估和排名技术，并应用蚁群算法进行组合优化，以在 Bombay 证券交易所的短期投资中表现良好。
PDF2 years ago
提高蚁群算法在解决大规模 TSP 实例中的效率
本研究提出了一种名为 Focused ACO 的 Ant Colony Optimization 变种，通过控制新构建解与先前选择解之间的差异数，实现了更加集中的搜索，同时与问题特定的局部搜索更有效地集成，这在解决大型 TSP 实例方面比现
PDF2 years ago
一种透明的交互式机器学习方法，利用人工智能在 NP 难问题中找到解决方案
本文介绍机器学习领域的交互式学习方法，通过实验展示了如何使用人机交互的方式将黑箱算法变为透明的算法，以提高算法的可信度和接受度，并探讨了交互式学习方法在健康信息学领域中的应用和优势。
PDF7 years ago