Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In the ant colony system (ACS) algorithm, ants build tours mainly depending on the pheromone information on edges. The parameter settings of pheromone updating in ACS have direct effect on the performance of the algorithm. However, it is a difficult task to choose the proper pheromone decay parameters ?? and ?? for ACS. This paper presents a novel version of ACS algorithm for obtaining self-adaptive...
Ant colony optimization (ACO) has been widely and successfully applied to NP-hard combinatorial optimization problems for its strong searching ability and robustness. Recently, several extended ACO algorithms have also been proposed to deal with continuous optimization problems. However, the ACO algorithms always have slow convergence speed and encounter premature convergence in engineering applications...
To make the results reasonable, existing joint diagonalization algorithms have imposed a variety of constraints on diagonalizers. Actually, those constraints can be imposed uniformly by minimizing the condition number of diagonalizers. Motivated by this, the approximate joint diagonalization problem is reviewed as a multiobjective optimization problem for the first time. Based on this, a new algorithm...
The ant colony optimization is a new meta-heuristic, it is a population based algorithm and is a good method for combination optimizations. Due to the random probabilistic search strategy, the slow convergence is the main problem of the ACO. In order to improve the convergence of the algorithm, the premium-penalty ant colony optimization (PPACO) is proposed. In this new algorithm, the good solutions...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.