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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 562 毫秒

1.  基于新型蚂蚁算法的传动方案优化设计研究  被引次数:1
   赵勇  许可证  查建中《计算机集成制造系统》,2007年第13卷第5期
   针对复杂机械产品传动方案的优化设计问题,提出了一种融合模拟退火算法的新型蚂蚁算法.该算法改进了蚂蚁算法中信息素的初值设置和信息素更新模型,探讨了新型蚂蚁算法的融合思想和设计依据,建立了基于新型蚂蚁算法的传动方案的优化设计过程模型.该方法能尽快搜索到较理想的下降方向,提高了蚂蚁算法的收敛速度,同时克服了模拟退火算法要求初始温度足够高,收敛速度缓慢的缺陷.具体应用表明了该方法是可行的.    

2.  基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究*  被引次数:2
   马卫  朱娴  朱庆保《计算机应用研究》,2009年第26卷第7期
   针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。    

3.  基于分区策略的蚂蚁算法  
   于红斌  李孝安《微处理机》,2007年第28卷第3期
   蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法具有许多优良的性质,但是也存在一些缺点,如计算时间较长等。该文在基本蚂蚁算法的基础上,提出分区策略和信息素直接优化策略。分区策略加快了蚂蚁算法初期信息素的获得速度,信息素直接优化方法加速了蚂蚁算法后期收敛的速度。实验表明,这种改进有效提高了蚂蚁算法的搜索效率。    

4.  基本蚂蚁算法中算法参数的优化  被引次数:1
   涂亚平  刘萍  谢宝陵  吴海兵《小型微型计算机系统》,2007年第28卷第11期
   蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用.但蚂蚁算法的一个不足是,算法参数的设置凭借经验,没有充足的依据.本文对蚂蚁算法中各参数与算法收敛之间的关系进行了深入研究和分析,给出了参数与迭代次数之间的函数关系.应用此函数来确定蚂蚁算法参数,求解经典TSP Benchmark问题,运算结果比参数分段法更优.    

5.  蚂蚁算法在天线结构优化设计中的应用  
   李泉永  龚雨兵《苏州科技学院学报(工程技术版)》,2005年第18卷第1期
   蚂蚁算法是优化领域内,近年来提出来的并得到较大发展的一种新的仿生优化算法,它已被迅速应用到如组合优化、人工智能等多个领域。通过两个典型的天线结构优化问题,采用蚂蚁算法、遗传算法以及模拟退火算法进行了优化并加以比较。结果表明,蚂蚁算法能够成功应用于大型天线结构优化问题,同时蚂蚁算法的优化结果优于遗传算法和模拟退火算法。    

6.  P2P网络架构下蚁群算法的应用研究  
   刘学辉《无线电通信技术》,2007年第33卷第3期
   蚁群算法(ACO)是一种新型的模拟进化算法,是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。探讨了P2P网络架构下蚁群算法的应用,对在P2P网络架构下怎样使用蚁群算法解决网络服务中的Peer间的通信和路由、服务注册和查找等问题进行了研究。采用的蚁群算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。    

7.  基于蚂蚁算法的机械结构优化设计  被引次数:5
   李泉永  龚雨兵  杨道国  梁军生《机械科学与技术(西安)》,2003年第22卷第Z2期
   蚂蚁算法是近年来出现的仿生优化方法,该算法所具有的正反馈性、协同性及隐含并行性,使之成为一种具有广阔应用前景的优化算法.本文首先介绍了蚂蚁算法的基本原理及其编程方法,接着分别用五杆超静定桁架结构和齿轮减速器结构的优化问题对该算法进行考核.求解结果经与其它优化算法相对比,证实蚂蚁算法在求解机械结构优化问题上也可以获得较为满意的效果.    

8.  蚁群算法中蚂蚁更新方法之研究  被引次数:1
   孟非  李静宜  朱人杰《计算机工程与应用》,2011年第47卷第25期
   蚁群算法是根据蚂蚁的觅食行为而提出的随机优化算法,但其存在早熟收敛和搜索精度低等问题。模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在蚁群算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种蚂蚁更新算法,按照模拟退火方法进行更新后蚂蚁的选择。通过数值试验得出结论:基于代间差分和混沌变异的蚂蚁更新算法是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右蚂蚁按照这种算法更新时效果较好。这种算法可以有效克服蚁群算法的早熟现象,能够加快收敛速度。    

9.  基于信息熵的异类多种群蚁群算法  被引次数:1
   邓可  林杰  张鹏《计算机工程与应用》,2008年第44卷第36期
   提出了一种基于信息熵的异类多种群蚁群算法。算法使用多个异类种群的蚂蚁子群体同时进行优化计算,引入信息熵来表示蚂蚁种群的进化程度,根据蚂蚁子群体间的信息熵来决定子群体间的信息交流策略,包括选择信息交流的对象和调节信息交流的周期以及信息更新策略,以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡。基于旅行商问题的实验证明,该算法具有很好的全局搜索能力、收敛速度以及解的多样性。    

10.  蚁群算法  被引次数:1
   王书明  刘玉兰  王家映《工程地球物理学报》,2009年第6卷第2期
   蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法.通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型.    

11.  地球物理资料非线性反演方法讲座(九)蚁群算法  被引次数:1
   王书明  刘玉兰  王家映《工程地球物理学报》,2009年第2期
   蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点。蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为。当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度。为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法。通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型。    

12.  基于蚂蚁智能体调度的混沌搜索算法及化工应用  被引次数:2
   赵佩清  林文才  颜学峰《化工自动化及仪表》,2009年第36卷第4期
   针对混沌搜索随机性的缺点和遍历性的优点,提出了一种基于蚂蚁智能体调度的混沌搜索算法(chaos optimization algorithm based on ant agent scheduling,CAAS)。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域并分配一定规模的蚂蚁智能体,蚂蚁智能体在各子域中进行混沌搜索。同时,根据每维变量各个子域中信息素浓度决定蚂蚁智能体在各个子域间的转移,以有效克服传统混沌优化算法的随机性,实现快速的全局最优搜索。分别采用传统混沌优化算法和CAAS对标准的非线性连续优化问题进行寻优。结果表明:CAAS的全局搜索性能、收敛速率都明显地优于混沌优化算法。最后,将该算法应用于对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计,取得良好的效果。    

13.  TSP的元胞蚂蚁算法求解  
   朱刚  马良《计算机工程与应用》,2007年第43卷第10期
   元胞蚂蚁算法是利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚂蚁寻优的特点,为解决实际问题提供的一种优化方法。将元胞蚂蚁算法应用于TSP问题的研究,并用一系列数值实验说明有效性。    

14.  PASCP在大规模TSP中的应用  被引次数:1
   胡小兵  黄席樾  袁锐  易继军《计算机仿真》,2004年第21卷第7期
   蚂蚁系统是由M.Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢等缺点。该文提出了一种带聚类处理的并行蚂蚁系统,该算法首先将大规模TSP问题通过聚类处理分解成一些小规模,ISP问题,然后对每一个小规模TSP问题分别使用蚂蚁系统并行求解,最后将所有小规模TSP问题的解合并成TSP问题的解。对带聚类特征的大规模TSP问题的仿真实验表明该算法极大地提高了蚂蚁系统的收敛速度。    

15.  基于蚁群算法的噪声图像边缘检测  
   刘闻  别红霞《软件》,2013年第12期
   针对噪声图像边缘检测问题,提出了一种基于改进蚁群算法的边缘检测方法。算法对蚁群算法收敛速度慢,易收敛于局部最优解的缺点进行了优化,引入了改进的蚂蚁生命周期策略,综合考虑像素邻域差和图像边缘曲线连续性等因素来确定启发式引导函数,在蚂蚁搜索起始点的选取、蚂蚁路径选择策略、信息素更新策略、启发因子的选择等方面提出了优化,实验证明,算法在收敛速度和边缘检测效果上相比传统蚁群算法有了较明显的改善,是一种较为有效的边缘检测方法。    

16.  求解连续函数最大值的蚂蚁优化算法  被引次数:1
   张玉兰 朱庆保《南京师范大学学报》,2005年第5卷第3期
   求解连续函数最大值的优化算法已有多种,但都不同程度地存在一定的局限性.为此,提出了一种用于求解连续函数最大值的蚂蚁优化算法-基于图的蚂蚁算法.该方法将问题抽象为一个有向图,模拟蚂蚁的觅食行为,由一组蚂蚁反复地在有向图上移动,最终得到最优解.在阐述了该算法的具体步骤后,从理论上对该算法的收敛性进行了分析,证明了该算法可较快地收敛到最优解.    

17.  遗传算法与蚂蚁算法融合的马尔可夫收敛性分析  被引次数:17
   丁建立  陈增强  袁著祉《自动化学报》,2004年第30卷第4期
   遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但不能很好地利用系统的反馈信息.蚂蚁系统是一种并行的分布式正反馈系统,但初始求解速度慢.遗传算法与蚂蚁算法的融合,优势互补.基于上述思想,提出遗传算法与蚂蚁算法融合的模型与方法,对该方法的收敛性进行了马尔可夫理论分析,并证明其优化解满意值序列是单调不增的和收敛的.且对NP-hard问题中的30城市TSP和中国CHNl44城市TSP两个实例进行了实验分析,仿真数据表明该方法不仅是一个逐步收敛的过程,而且求解速度和求解效果都非常好.    

18.  一种简单蚂蚁算法及其收敛性分析  被引次数:15
   孙焘  王秀坤  刘业欣  张名举《小型微型计算机系统》,2003年第24卷第8期
   该文首先介绍了一种可用于函数优化的简单蚂蚁算法,该算法具备了传统蚂蚁算法的基本特征,并给出了变异和最优保存两点改进.然后在给定近似精度的基础上通过Markov过程分析,得出了该算法的全局收敛性.同时,通过对衰减度、变异率等参数的定性讨论,得出了参数的取值对算法性能的影响,并从理论上说明,传统蚁群算法通常的选择概率公式是有缺陷的,而具有变异机制的蚂蚁算法要好于传统蚂蚁算法.该文的实例则说明了文中所给算法的有效性和相关理论论述的正确性.    

19.  求解串并联系统备件配置问题的蚂蚁算法  
   陈琦  马向阳《组合机床与自动化加工技术》,2010年第4期
   通过对串并联系统配置成本问题的分析提出了基于蚂蚁算法求解该问题的方法.蚂蚁算法作为一种生物进化算法但它与其他进化算法一样存在易陷入局部最小的缺点.在基本蚂蚁算法的基础上, 通过修改它的信息素局域和全局更新规则,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.实验结果表明,改进的蚂蚁算法具有很好的全局搜索能力,使全局收敛性及收敛速度两方面均得到提高.    

20.  求解频率分配问题的自适应的多种群蚁群算法  被引次数:1
   章春芳  陈崚  陈娟《小型微型计算机系统》,2006年第27卷第5期
   提出一种自适应的多种群蚁群算法用于求解频率分配问题.算法将蚂蚁群体划分为若干个子群体,每个子群体的蚂蚁并行地进行优化.在寻优过程中,算法为每个蚂蚁子群体定义一个收敛系数,根据收敛系数来决定子群体内部的路径的选择和信息量的更新.算法同时根据各个子群体的解的质量和分布情况来自适应地决定信息交流策略,包括选择信息交流的对象和调节信息交流的周期以及信息更新策略,以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡.对固定频率分配和最小跨度频率分配问题在并行计算机上的实验结果表明,本文算法不仅具有较快的全局收敛速度,而且有高质量的解和高的效率.    

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