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1.
基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法   总被引:63,自引:0,他引:63       下载免费PDF全文
朱庆保  杨志军 《软件学报》2004,15(2):185-192
尽管蚁群优化算法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.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上.  相似文献
2.
基于参数动态变化和变异的蚁群算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
牟廉明 《计算机工程》2010,36(19):185-187
针对蚁群算法存在求解速度慢、容易出现早熟和停滞现象,提出一种基于参数动态变化和变异的自适应蚁群算法(PDMACS)。将参数分为全局参数和局部参数,对参数的功能进行讨论,设计局部参数q0随蚂蚁求解质量动态变化和全局参数?随平均节点分支数自适应调整的方法提高算法全局搜索能力,并采用一种简单高效的变异算法加快收敛速度。用TSPLIB中的范例进行比较实验,结果表明,与传统算法相比,该算法的求解质量、稳定性以及收敛速度都有所提高。  相似文献
3.
本文提出了一种多线程的高速收敛蚁群算法,该算法在MMAS基础上,采用多线程来实现其蚁群算法并行机制以减少寻路时间,同时结合粒子群算法中粒子位置转移的机制,采用一种新颖的最近邻居选择策略、并进行动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,都能迅速向较优解靠拢.同时,还采取了一种局部变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.  相似文献
4.
在基于人工免疫理论入侵检测系统中,变异算法的缺点导致了较高的误报率和漏报率。该文提出了一种变异机制,能够加快进化速度,保存具有优势特征的物种,提高检测效率和准确性。该机制定义了自体/非自体的概念和形式化描述,给出了成熟细胞动态方程、亲和力累积方程。实验结果表明,当k取40附近值时,只要参数合适,TP值就能稳定在95%以上。该模型具有良好的实时性、自适应性和准确性,为构建新一代高效、合理的网络安全系统提供了一种有效方案。  相似文献
5.
In this paper, we propose the modification of an existing Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) known as Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). The proposed algorithm has been applied on a tri-objective problem for a two echelon serial supply chain. The objectives considered are: (1) minimization of the total cost of a two-echelon serial supply chain and (2) minimization of the variance of order quantity and (3) minimization of the total inventory. The variance of order quantity is an important factor to consider since the variance of order quantity is used to measure the bullwhip effect which is one of the performance measures of a supply chain. The supply chain under consideration is assumed to consist of buyers and supplier. The production process at the supplier is an imperfect production process and thus produces defective items. A percentage of defective items are sold at a secondary market and the remaining defective items are repaired. We have introduced a mutation algorithm which has been embedded in the proposed algorithm. Since the proposed mutation algorithm is performed over the entire population, thus the mutation algorithm has caused the modification of the parts of the original NSGA-II. The results of the modified algorithm have been compared with those of the original NSGA-II and SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2) evolutionary algorithms for varying values of probability of crossover. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better than the original NSGA-II and SPEA2.  相似文献
6.
在蚁群算法中,如何有效处理加速收敛和出现早熟、停滞现象的矛盾一直是一个困难的问题。通过引入拥挤度来加强搜索过程中蚂蚁之间的协调和配合,提出了一种基于拥挤度的参数自适应蚁群算法。该算法采用提前主动预防早熟的策略,将拥挤度嵌入到蚁群算法的状态转移和信息素更新过程中,让局部信息素更新参数随局部搜索状态自适应地调整,全局信息素更新参数随全局搜索状态自适应地调整,大大提高了算法全局搜索能力和自适应能力,同时采用了一种简单有效的变异算法来加快收敛速度。用多个TSPLIB范例进行比较实验,结果表明,改进算法无论是求解质量、稳定性以及收敛速度都有显著提高。  相似文献
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