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混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中.本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式.实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局收敛性,并加快了收敛速度. 相似文献
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针对传统的蚁群算法在海量案例检索应用中,由于冗余案例数据的干扰,算法易陷入局部最优解而不能对解空间进行全面搜索的缺陷,将具有快速良好的全局搜索能力的遗传算法加入到蚁群系统的每一次迭代过程中,提出了一种融合遗传算法和蚁群算法的案例检索算法,对案例进行聚类处理,建立案例映射模型,克服了蚁群算法的缺陷.实验结果表明,利用本文提出的遗传蚁群算法进行案例检索,能够有效地提高案例检索的效率,取得了令人满意的效果. 相似文献
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基于多目标鱼群-蚁群算法的水资源优化配置 总被引：2，自引：2，他引：0
为了解决复杂的水资源优化配置问题和丰富智能优化方法在水资源优化配置中的应用,建立了以经济、社会、环境综合效益最大为目标的水资源优化配置模型和多目标鱼群-蚁群算法。经济效益以区域供水带来的直接经济效益最大为目标;社会效益以区域总缺水量最小为目标;生态环境效益以区域重要污染物排放量最小为目标;约束条件包括供水、需水、水环境和经济发展协调度等。多目标鱼群-蚁群算法融合了人工鱼群算法的快速跟踪变化和跳出局部极值优点以及蚁群算法的信息素正反馈优点,并将人工鱼群算法中的拥挤度概念引入到蚁群算法中,避免了蚁群算法初期可能早熟的问题。通过实验仿真,此算法具有较快的收敛速度和较高的寻优性能,能有效地找到优化解,从而为解决复杂的水资源优化配置问题提供了新的思路。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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针对云计算中的任务调度的存在效率低的问题,首先分析了云计算任务调度目标,其次,对蚁群算法的信息素设置质量函数、对选择概率设置经验反馈因子进行了改进,对帝国竞争算法中的殖民地计算方式、边界值的处理都采用了新的方式,最后将两种算法进行融合,得到基于蚁群算法-帝国竞争算法的云计算任务调度算法,仿真实验中,在任务执行时间,执行成本和负载率方面,本文算法都具有一定的优越性。 相似文献
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在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。 相似文献
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数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。 相似文献
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蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大。在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合。实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解。 相似文献
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排课是高校教务部门的常务性工作,随着高校的发展,排课任务变得越发艰巨。因此,研究一套高效的自动排课系统,极具现实意义。文章首先建立排课数学模型,通过将遗传算法与蚁群算法融合,依靠遗传算法生成信息索分布,利用蚁群算法求精确解,优势互补,获得了良好的优化性能与时间性能。 相似文献
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云平台中的作业调度算法一直以来都是研究的热点方向,本文首先描述了Hadoop平台,其次提出了将蚁群算法和差分算法引入到作业调度算法中,通过对信息素的改进,任务搜索,信息素更新操作等措施提高的蚁群算法的性能,将算法运用到作业调度算法,通过仿真实验说明本文的算法与基本蚁群算法相比,在作业任务计算总代价,任务完成时间,经济成本平均值方面都有明显的提高,同时降低了负载均衡,提高了资源利用率。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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研究了云计算环境下的任务调度问题,通过构造云计算环境下的任务调度模型,提出了一种混合调度算法,该算法是蚁群算法与遗传算法的有机融合。其中的遗传算法采用间接编码方式,结合由遗传算法衍生出的优化解,对蚁群信息素的分布进行初始化处理,使遗传算法的快速搜索能力得到充分利用,并通过克服蚁群算法的起始信息素不足问题,加快了求解速度。云计算环境下的仿真实验结果表明,该混合算法是一种行之有效的任务调度算法。 相似文献
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本文针对一维、二维多选择整数背包问题的教学模型,采用动态规划和蚁群算法对其进行求解,并对蚁群算法作了适当的改进.随机数据实验表明,随着问题规模的扩大,动态规划算法的计算复杂度将急剧增大,造成求解困难,而基本蚁群算法及改进蚁群算法能够快速有效地求得问题近优解,且改进蚁群算法解的质量比原算法平均提高了2.8%. 相似文献
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本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。 相似文献
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在基本蚁群算法的基础上引入分段函数及柔性伸缩机制,对蚁群算法中转移概率的调节因子的取值以及信息素全局刷新方式加以改进,提高了蚁群算法搜索全局最优解的能力以及收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用于配电网规划问题,通过具体的算例验证表明,在相同的情况下,新方法比基本蚁群算法在搜索全局最优解和收敛速度方面有所提高,说明了新方法的可行性与有效性。 相似文献
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研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。 相似文献