Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Hybrid of genetic algorithm and continuous ant colony optimization for optimum solution
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Hybrid of genetic algorithm and continuous ant colony optimization for optimum solution
Nhật Ánh
79
6
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
This research proposes a hybrid approach by combining genetic algorithm (GA) and Continuous Ant Colony Optimization (CACO) to find optimum solutions, using a continuous ant colony algorithm as a mutation of genetic algorithm; the performance of the hybrid algorithm is illustrated using three test functions. The results show the efficiency and capabilities of the new hybrid algorithm in finding the optimum solutions. | International Journal of Computer Networks and Communications Security C VOL.2, NO.1, JANUARY 2014, 1–6 Available online at: www.ijcncs.org ISSN 2308-9830 N C S Hybrid of Genetic Algorithm and Continuous Ant Colony Optimization for Optimum Solution BAN A.MITRAS1 and ADEEBA KH.ABOO2 1 Prof. Dr.Operation Research & Artificial Techniques Department, College of Computer Science and Mathematics, Mosul University, Mosul, Iraq 2 M. Sc. Student, Computer Science Department, College of Computer Science and Mathematics, Mosul University, Mosul, Iraq E-mail: 1dr.ban_mitras@yahoo.com, 2dalyadiamond@yahoo.com ABSTRACT This research proposes a hybrid approach by combining genetic algorithm (GA) and Continuous Ant Colony Optimization (CACO) to find optimum solutions, using a continuous ant colony algorithm as a mutation of genetic algorithm; the performance of the hybrid algorithm is illustrated using three test functions. The results show the efficiency and capabilities of the new hybrid algorithm in finding the optimum solutions. Keywords: Genetic algorithm (GA), Continuous Ant Colony Optimization (CACO). 1 INTRODUCTION The first evolutionary-based technique introduceed in the literature was the genetic algorithms (GAs), GAs were developed based on the Darwinian principle of the ‘survival of the fittest’ and the natural process of evolution through reproduction. Based on its demonstrated ability to reach nearoptimum solutions to large problems, the GAs technique has been used in many applications in science and engineering. Despite their benefits, GAs may require long processing time for a near optimum solution to evolve. Also, not all problems lend themselves well to a solution with Gas [1]. Ant Colony Optimization (ACO) was developed by Dorigo et al. Based on the fact that ants are able to find the shortest route between their nest and a source of food. This is done using pheromone trails, which ants deposit whenever they travel, as a form of indirect .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Solving a multi-objective location routing problem for infectious waste disposal using hybrid goal programming and hybrid genetic algorithm
Studies on variability, heritability and genetic advance in parental lines of hybrid rice (Oryza sativa L.)
Hybrid of genetic algorithm and continuous ant colony optimization for optimum solution
Molecular diversity in predicting hybrid performance in cotton
Fuzzy inspired hybrid genetic approach to optimize travelling salesman problem
EST-SSR based genetic divergence and prediction of heterotic combinations of hybrid parents in Pigeonpea
Assessment of genetic diversity in new restorer lines of hybrid rice
Minimizing makespan of a resource-constrained scheduling problem: A hybrid greedy and genetic algorithms
Genetic variability and correlation studies in intergeneric hybrid progenies of papaya
DArT, SNP, and SSR analyses of genetic diversity in Lolium perenne L. using bulk sampling
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.