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针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是：从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。 相似文献
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结合蚁群算法在解决分类问题方面的优势,以及中文网页内容特征值的离散性特点,提出一种改进的基于蚁群算法的网页分类方法。该算法通过携带类别信息的种群蚂蚁的爬行,在迭代过程中寻找一条最佳路径与之匹配,实现了Web页面的分类。最佳路径通过计算测试文档与每一类别的覆盖集合,进而比较最优覆盖集合得到。其中类别权重计算中引入了文字链接比和标签权值,进一步提高了分类精度。实验证明,引入类别覆盖集的蚁群分类算法能够取得更好的分类效果。 相似文献
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在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。 相似文献
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蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。 相似文献
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曹敏 《西安文理学院学报》2019,(2)
提出了一种基于改进蚁群算法的图像分割算法,该算法利用蚁群算法在约束区域内搜索最佳路径.通过构造代价函数、解空间、信息素模型和启发式信息,将图像边缘检测问题(即图像分割问题)转化为蚁群搜索问题.实验结果表明,与现有方法相比,改进后的蚁群算法在3种图像分割指标以及与手工标注对比方面具有较好的性能. 相似文献
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物流配送中求最优解是一类典型的NP难问题,具有很高的时空复杂性。目前,还没有较完善的算法能在一定的时间限制内快速地寻到问题的最优解,只能尽可能地在规定的时间内寻到问题的近似最优解。由于蚁群算法具有鲁棒性和正反馈等特点,因此它被成功运用到物流配送问题的求解中。根据蚁群算法存在的一些缺陷,如搜索时间长、过早收敛等,采用OOP进行优化。通过实验,验证了改进算法的性能。 相似文献
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针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法|在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。 相似文献
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传统欠采样方法在处理不平衡数据问题时只考虑多数类样本的绝对位置而忽略了其相对位置,从而使产生的平衡数据集存在边界模糊问题。提出一种改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法（UD-PK）。该算法首先利用改进的 PSO 算法迭代寻找全局最优解作为 K-means 聚类所需初始值,然后通过 K-means 进行聚类,再按照每个类别中多数类与少数类的比例定义所取多数类样本个数,并根据多数类样本与簇心距离择优选择参与平衡数据集构造。在 UCI 数据集上的对比试验表明,该算法在少数类准确率上较一些经典算法有很大提升。 相似文献
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尽管蚁群优化算法（ACO）在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈．为了确保资源利用完成时间最小化和完成用户指定的最终期限延迟最小化,找到一个优化的调度方法,在计算网格中针对资源分配和调度提出了基于蚁群优化和遗传操作的混合方法． 相似文献
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Swarm intelligence approaches, such as ant colony optimization (ACO), are used in adaptive e-learning systems and provide an effective method for finding optimal learning paths based on self-organization. The aim of this paper is to develop an improved modeling of adaptive tutoring systems using ACO. In this model, the learning object is personalized based on learning and solving problem styles. The purposed algorithm, based on ACO, generates the adaptive optimal learning path. The algorithm describes an architecture which supports the recording, processing and presentation of collective learner behavior designed to create a feedback loop informing learners of successful paths towards the attainment of learning goals. The algorithm parameters are tuned dynamically to conform to the actual pedagogical process. The article includes the results of implementation and experiment represent this algorithm is able to provide its main purpose which is finding optimal learning paths based on learning styles and improved performance of previous adaptive tutoring systems. 相似文献
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提出了一种连续隐Markov模型参数估计算法,并利用全局收敛定理严格证明了算法的收敛性.该算法用Viterbi算法取代分段K平均算法中的聚类方法,直接确定出最优状态和分支序列,并依据最优序列以最大似然为优化准则进行参数估计.阐述了该算法与Baum-Welch和分段K平均2种经典算法在目标函数、优化准则和工作原理等方面的关系,并将3种算法应用于人脸识别.实验结果表明,该算法在获得相当识别率的同时缩短了训练时间,并降低了识别结果对训练样本集的敏感性,在3种算法中总体性能最优. 相似文献
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Based on minimum output energy,an improved blind multiuser detection algorithm is proposed by the use of Hopfield neural network.Compared with traditional algorithms,the proposed algorithm does not need the circuit for constraints.The resources are greatly saved and the complexity is reduced as well.The simulation results show that the performance of the improved algorithm is similar to that of the optimal multiuser detection algorithm which is not suitable for the mobile station.Compared with the traditional gradient blind multiuser detection algorithm,the convergence speed of the improved algorithm is quickened. 相似文献
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为解决传统协同过滤推荐算法数据稀疏、可扩展性差等问题,采用改进预测评分矩阵的协同过滤算法。首先使用基于线性回归分析的加权Slope One算法,在传统Slope One算法中加入可信度,提高共同评分基数;然后采用网上标准数据集movielens作为测试数据,结合协同过滤算法进行top-N推荐。实验结果表明,使用改进预测评分矩阵的协同过滤算法的MEA较小,在近邻数大于25时达到0.74,表明该算法改善了传统协同过滤算法数据稀疏、扩展性差问题,降低了推荐误差,提高了推荐系统准确度。 相似文献
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为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析. 相似文献
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提出一种基于人工免疫多模态函数优化的PID（Proportional Integral Derivative）参数离线整定控制器的算法.该算法通过设计多模态函数,搜索出多模态函数的所有峰值点,这些峰值点即是极优的Kp,Ki,Kd参数组合集.同时,该算法将无限个数据聚类成有限个数据,决策者可以根据实际应用要求,在有限个数据内选择最合适的最优决策.Matlab仿真结果证明了该算法的优越性和有效性. 相似文献