...用的优化技术——蚁群优化（ant colony optimization，ACO），并将所有符合 ACO框架的蚂蚁算法称为蚁群优化算法（ACO algorithm），从而为ACO的理论研究和算法设 计提供了一个统一的框架。
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为此本文把蚁群优化算法(Ant ColonyOptimization Algorithm,ACO Algorithm)引入基因选择领域,并用基因与类别的相关性分析所得值初始化最优化问题,缩短了找寻最优解的时间;以基因子...
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ACO algorithm' main features are positive feedback and parallelism. Positive feedback makes the algorithm quickly discovered a better solution, and parallelism makes the algorithm easy to achieve parallel computing.
最后，文章运用改进的蚁群算法求解车辆路径规划模型，该算法的主要特点是正反馈和并行性，正反馈使得该算法很快发现较好解，并行性使得该算法易于实现并行计算。
参考来源 - 配送中心的运输路径优化研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Therefore, a quickly convergent version of the ACO algorithm is presented.
为此，提出了一种高速收敛算法。
A new ACO algorithm for unconstrained nonlinear integer optimization problem is present.
提出了一种新的蚁群算法来求解无约束的整数规划问题。
ACO algorithm is basically a multi agent system where low level interactions between single agents result in a complex behavior of the whole ant colony.
ACO算法本质上是一个多代理系统，在这个系统中单个代理之间的交互导致了整个蚁群的复杂行为。
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