1) PACO
粒子蚁群算法
1.
For resolving the problem of inspecting path optimization,the particle swarm optimization algorithm(PSO) and the ant colony algorithm(ACO) are employed to develop a particle-ant colony optimization algorithm(PACO).
为了解决检测路径优化问题,针对粒子群和蚁群算法的优缺点,构造一种粒子蚁群算法。
2) particle swarm optimization Ant Colony Optimization
粒子群蚁群算法
1.
A task allocation mechanism based on particle swarm optimization ant colony optimization(PSOACO) is proposed.
针对大规模多移动机器人松散耦合型任务分配问题,探讨了机器人联盟形成问题中的关键,并且提出一种基于粒子群蚁群算法的任务分配机制。
3) PSO-ACO
粒子群-蚁群混合算法
1.
The traditional BP neural network is easy to plunge into local extremum and has a low searching speed,so the swarm intelligence algorithm is used to optimize BP neural network to recognize the speed,and the PSO-ACO hybrid algorithm of the swarm intelligence is used.
传统BP神经网络容易陷入局部极值、寻优速度慢,所以本文用一种群集智能优化算法来优化BP神经网络进行速度辨识,所采用的群集智能算法是粒子群-蚁群混合算法,以此神经网络进行速度辨识。
5) particle swarm optimization and ant algorithm optimization
粒子群和蚂蚁算法
6) multi-ant-colony algorithm
多子群蚁群算法
1.
Then,a multi-ant-colony algorithm based on the job-division mechanism is put forward to solve the problem.
在多子群蚁群算法的基础上,提出了基于分工机制的蚁群算法对CMTAP进行求解。
补充资料：蚂蚁和大象
蚂蚁和大象
上海美术电影制片厂1987年摄制
导演：范马迪
谁都需要帮助，大家应该互相帮助
上海美术电影制片厂1987年摄制
导演：范马迪
谁都需要帮助，大家应该互相帮助
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条