改进的蚁群算法在求解旅行Agent问题中的应用

蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但它与其它进化算法同样存在易于陷入局部最小点等缺陷。为了克服这些缺陷,介绍了一种改进的蚁群算法来求解旅行Agent问题,解决移动Agent为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。实验结果表明了算法的可行性。     

一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线，是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上，通过修改它的信息素轨迹更新规则，并引入自适应的信息素挥发系数，来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。     

改进蚁群算法求解旅行Agent问题

利用蚁群算法来求解TAP问题是解决移动Agent迁移策略的一种有效途径。旅行Agent问题是复杂的组合优化问题,蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,适合求解NP难问题。在蚁群算法的基础上,提出分泌多种信息素的改进蚁群算法来求解旅行Agent问题,动态反应了节点服务能力和网络负载的变化,使迁移更具有灵活性。实验结果表明了该文算法的可行性。     

基于复杂网络理论及蚁群算法的MA迁移策略

移动Agent问题主要是解决移动Agent在不同主机间移动时如何根据移动Agent的任务和其他约束条件来规划最优的迁移路线。蚁群算法是一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,是一种解决旅行Agent问题的有效手段,但同时也存在一些缺点,如运算过程中收敛速度慢,易出现停滞现象等。复杂网络理论是一个新兴的理论,它发现现实的网络具有新的特性,为了刻画这一新的网络结构,引入了新的特征度量,节点的“度”就是其中一个。在蚁群算法的基础上,在状态转移规则等中加入度这一系数,同时自适应调整挥发系数ρ来提高算法的性能。将该算法用于移动Agent问题,模拟计算结果显示移动Agent在移动时能以最优的效率和最短的时间来完成迁移。     

蚁群算法在移动Agent迁移中的应用研究

移动Agent提供了一种全新的分布计算范型 .移动Agent技术给分布式系统的设计、实现和维护都带来了新的活力 .旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent在不同主机间移动时如何根据移动Agent的任务和其他约束条件来规划最优的迁移路线 .蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,是一种解决旅行Agent问题的有效手段,受到了广泛的关注,但它与其他进化算法一样存在易陷入局部最小的缺点 .在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移 .仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法 .     

改进的蚁群算法求解旅行Agent问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent 为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。     

基于任务权重蚁群算法在Agent迁移中的应用

针对移动Agent在路径迁移的问题,提出了基于Agent任务权重的改进蚁群算法。该方法是将Agent任务权重的思想应用到蚁群路径信息素的更新当中,使任务权重较大的Agent有权去更新所经过的路径上的信息素,从而提高该算法的全局搜索能力。实验结果表明,相比现有的Agent迁移中路径选择的蚁群算法,提出的改进蚁群算法,在提高该算法的搜索全局最优解的能力的基础上,能更好地提高多任务的Agent系统的运行效率。     

分布式检索系统中基于蚁群的移动agent动态迁移算法*

以真实蚁群算法为基础,提出了一种分布式信息检索下的移动agent动态迁移算法。该算法有如下特点：a）Agent能根据当前主机的状态,自主选择下一个负载轻的主机移动;b）Agent能找到一条开销最小的路径移动。仿真结果表明,该算法与固定路由算法相比,性能提高80%以上,并且算法无须依赖集中的迁移模块。蚁群算法分布在各节点中,提高了系统的容错性,具有分布、并行的特点。     

采用蚁群算法及移动Agent的网格服务发现设计

在对网格进行分簇的基础上,设计了一种基于蚁群算法及移动Agent的网格服务发现机制模型。通过使用移动Agent技术收集网格服务信息,并将收集到的网格服务信息摘要进行跨簇缓存,以提高蚁群算法中信息素信息的准确性,并且在进行服务查找时采用之前缓存的服务摘要信息作为蚁群算法的启发因子,从而提高网格服务发现的准确性以及发现速度,进而提高网格使用效率。通过仿真实验验证了所述服务发现机制的有效性。     

一种动态环境下的移动Agent智能迁移算法

在对移动Agent服务系统进行建模的基础上,提出一种基于蚁群算法的移动Agent智能迁移算法。为减少探测软件带来的额外开销,利用Agent探测全局系统状态。当Agent移动到服务节点时,能根据信息素自适应地调整旅行路线。实验结果表明,该算法能适应动态环境的变化,具有容错性。在对蚊群算法引入自适应调整的信息素增加强度系数后,Agent能以更高的效率完成迁移。