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1.
王会颖 《数字社区&智能家居》2012,(6X):4486-4489
人工鱼群算法(AFSA)是一新型仿生优化算法,已成功地应用于求解很多组合优化难题。但人工鱼群算法对这些问题的求解主要是在集中式串行的环境下,而云计算环境下应用人工鱼群算法分布式并行对问题进行求解的研究很少。该文应用云计算技术将人工鱼群算法并行化,将人工鱼群算法和遗传算法融合,显著提高了算法求得全局最优解的能力。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
2.
关于交通规划优化过程,针对均衡交通分配问题,采用目前Frank- Wolfe算法收敛速度较慢、计算负担较大限制了均衡模型在实际中的应用,提出遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解均衡交通分配问题.在人工鱼群混合优化算法中引入遗传算法的交叉和变异操作,实现优化行为的互补,建立遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解变量较多,有较好的弹性需求和用户均衡交通分配模型.通过数值仿真,表明混合优化算法比单一的人工鱼群算法求解交通分配问题效果好,混合优化算法可靠、有效. 相似文献
3.
首先对物流配送中的一般车辆优化调度问题(VRP)进行了分析,并为之建立了相应的数学模型。随后设计了一个人工混合鱼群算法,并研究了如何应用该算法解决车辆优化调度问题,该算法在初期阶段应用人工鱼群算法迅速获得阶段最优解,在后期阶段应用遗传算法寻求最优解。最后通过仿真实验验证了该算法具有求解速度快,性能稳定等优点。 相似文献
4.
基于遗传算法的人工鱼群优化算法 总被引:3,自引:0,他引:3
人工鱼群算法(AFSA)是一种高效的群智能全局优化技术.通过对人工鱼群算法(AFSA)不足的研究,在遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的人工鱼群优化算法.该算法保留了人工鱼群算法(AFSA)简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了算法的运行效率和求解质量.最后通过大量的函数和实例测试结果表明,与其它算法相比,该算法是可行和有效的,具有运行速度快和求解精度高等特点. 相似文献
5.
人工鱼群算法在函数优化问题中取得了较好的应用,但在组合优化问题中的应用相对较少。因此,文中用人工鱼群算法来求解TSP问题,并与标准粒子群算法和基本遗传算法进行了比较分析。通过仿真实验对公认的TSP测试数据中算例Oliver30进行测试并与目前已知最优解进行了对比,结果表明,人工鱼群算法解决TSP问题时可以收敛到已知最优解,并且解的质量要优于标准粒子群算法和基本遗传算法。 相似文献
6.
人工鱼群算法在函数优化问题中取得了较好的应用,但在组合优化问题中的应用相对较少。因此,文中用人工鱼群算法来求解TSP问题,并与标准粒子群算法和基本遗传算法进行了比较分析。通过仿真实验对公认的TSP测试数据中算例Oliver30进行测试并与目前已知最优解进行了对比,结果表明,人工鱼群算法解决TSP问题时可以收敛到已知最优解,并且解的质量要优于标准粒子群算法和基本遗传算法。 相似文献
7.
8.
聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用。聚类问题可以归结为一个优化问题。人工鱼群算法(AFSA)是一种新提出的新型仿生优化算法。在分析AFSA存在不足的基础上,提出一种改进人工鱼群算法,并应用于求解聚类问题。算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点.通过改进个体鱼的行为,并引入均匀交叉算子,将人工鱼群算法和遗传算法融合,显著提高了算法运行效率和求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
9.
求解聚类问题的改进人工鱼群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用。聚类问题可以归结为一个优化问题。人工鱼群算法(AFSA)是一种新提出的新型仿生优化算法。在分析AFSA存在不足的基础上,提出一种改进人工鱼群算法,并应用于求解聚类问题。算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点.通过改进个体鱼的行为,并引入均匀交叉算子,将人工鱼群算法和遗传算法融合,显著提高了算法运行效率和求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献