蚁群算法求解旅行商问题 根据蚁群算法与模拟退火算法的特性，提出了求解旅行商问题的混合算法。由模拟退火算法生成信息素分布，然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解，再经过模拟退火算法。
有人知道影响自适应LMS算法收敛性、收敛速度、失调量的因素么？ 匿名用户 1级 一种具有双瞬变因子的LMS自适应滤波算法？曾召华 刘贵忠 马社祥（西安交通大学信息与通信工程研究所。网址：http：//www.bjx.com.cn/files/WX/XDLD/2000-1/14.htm
麻烦说说EMD有什么地方不好~
请问研究生方向是智能优化算法，这个方向找的工作是进互联网公司吗，这个方向会不会比不过机器学习那些方向？ uber于2017.12发表五篇关于深度神经进化的论文 。论文链接：https：// arxiv.org/pdf/1810.0465 0v1.pdf，机器之心的报道：https：//www. jiqizhixin.com/articles /2018-10-27-5。。
目前关于多目标优化的研究难点和热点有哪些？ 这方面偶是外行，不过和这方面的大牛 杨圣详老师有过交流，感兴趣的可以多follow一下 杨老师的work，这个是他的个人主页 http：//www. tech.dmu.ac.uk/~syang/ 更多关于进化。
需要一论文，题目为：智能技术的电力变压器故障诊断系统 电力变压器故障诊断与处理陈世青对近两年来东风公司电网110kV电力变压器发生的故障进行了分析与诊断。结合对这些故障处理的体会，提出了相应的建议【作者单位】：东风汽车。
什么是帝国主义的竞争算法 一、定义：帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm，ICA)是一种受帝国竞争行为启发的新的智能优化算法，它与粒子群优化(PSO)、蚁群(BCO)等算法一样，都属于基于群体的随机优化搜索算法。二、详细介绍：受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法(ICA)。与GA，PSO，ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。帝国竞争机制是ICA的关键，ICA通过帝国竞争机制将最弱帝国中的一个或多个殖民地移动到其他帝国，使帝国之间可以进行信息交互。目前，国外已有许多学者对ICA的性能改进以及实际应用进行了大量的研究，也取得了一定的进展。ICA已被广泛用于解决各种实际的优化问题，如调度问题、分类问题、机械设计等。然而，该算法仍然存在多样性下降较快、易早熟收敛等缺陷。另外，ICA提出的时间较短，尚有很大的研究。
