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萨法埃·布兹比塔；阿卜杜拉提夫·阿菲亚；鲁道安·法齐兹

自适应ACS-TSP信息素参数的隐马尔可夫模型分类器。 （英语） Zbl 1440.62317号

Talbi，El-Ghazali（编辑）等，《生物启发优化启发式》。2016年10月27日至31日，摩洛哥马拉喀什，第六届元启发式和自然启发计算国际会议论文集。查姆：斯普林格。螺柱计算。智力。774, 153-169 (2019).
摘要：隐马尔可夫模型（HMM）是建模复杂数据序列的强大统计技术。本文中，隐马尔可夫模型分类器是一种特殊的模型，其目的是在给定观测序列的情况下找出每个状态的后验概率，并预测概率最大的状态。本工作的目的是通过基于隐马尔可夫模型算法动态改变局部和全局信息素衰减参数来提高蚁群系统算法应用于旅行推销员问题（ACS-TSP）的性能，使用两个指标：多样性和迭代，反映给定时刻研究空间的状态。该方法在多个TSP基准实例上进行了测试，并与基本ACS、模糊逻辑控制器（FLC）和ACS的组合进行了比较，以证明其性能的有效性。
关于整个系列，请参见[Zbl 1423.90007号].

MSC公司：

2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62小时86 多元分析与模糊性
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

隐马尔可夫模型；分类器

软件：

TSPLIB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Bouzbita}等人，Stud.Comput。智力。774153-169（2019年；Zbl 1440.62317）
全文： 内政部

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