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1.
粒子群优化算法   总被引:138,自引:11,他引:127  
粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优匹域。PSO的优势在于简单实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基于的PSO算法,若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。  相似文献
2.
一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法   总被引:135,自引:3,他引:132  
吴斌  史忠植 《计算机学报》2001,24(12):1328-1333
群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。  相似文献
3.
Ant algorithms and stigmergy   总被引:125,自引:0,他引:125  
Ant colonies, and more generally social insect societies, are distributed systems that, in spite of the simplicity of their individuals, present a highly structured social organization. As a result of this organization, ant colonies can accomplish complex tasks that in some cases far exceed the individual capacities of a single ant. The study of ant colonies behavior and of their self-organizing capacities is interesting for computer scientists because it provides models of distributed organization which are useful to solve difficult optimization and distributed control problems. In this paper we overview some models derived from the observation of real ants, emphasizing the role played by stigmergy as distributed communication paradigm, and we show how these models have inspired a number of novel algorithms for the solution of distributed optimization and distributed control problems.  相似文献
4.
This paper presents an overview of our most recent results concerning the Particle Swarm Optimization (PSO) method. Techniques for the alleviation of local minima, and for detecting multiple minimizers are described. Moreover, results on the ability of the PSO in tackling Multiobjective, Minimax, Integer Programming and 1 errors-in-variables problems, as well as problems in noisy and continuously changing environments, are reported. Finally, a Composite PSO, in which the heuristic parameters of PSO are controlled by a Differential Evolution algorithm during the optimization, is described, and results for many well-known and widely used test functions are given.  相似文献
5.
一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析   总被引:67,自引:3,他引:64       下载免费PDF全文
赫然  王永吉  王青  周津慧  胡陈勇 《软件学报》2005,16(12):2036-2044
分析了变异操作对微粒群算法(particle swarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索.  相似文献
6.
一种更简化而高效的粒子群优化算法   总被引:61,自引:0,他引:61       下载免费PDF全文
胡旺  李志蜀 《软件学报》2007,18(4):861-868
针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext  相似文献
7.
Cooperative Mobile Robotics: Antecedents and Directions   总被引:36,自引:0,他引:36  
There has been increased research interest in systems composed of multiple autonomous mobile robots exhibiting cooperative behavior. Groups of mobile robots are constructed, with an aim to studying such issues as group architecture, resource conflict, origin of cooperation, learning, and geometric problems. As yet, few applications of cooperative robotics have been reported, and supporting theory is still in its formative stages. In this paper, we give a critical survey of existing works and discuss open problems in this field, emphasizing the various theoretical issues that arise in the study of cooperative robotics. We describe the intellectual heritages that have guided early research, as well as possible additions to the set of existing motivations.  相似文献
8.
一种基于群体智能的客户行为分析算法   总被引:32,自引:0,他引:32  
提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法.首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内;然后依据基于群体智能的聚类方法,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析;最后,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果,获得不同消费特征的客户群体.文中还提出了算法的并行策略,提高了算法对大数据量的适应性.该文以电信移动客户话费数据作为实验数据,并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析.分析结果表明:这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求,特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观、类别特征明显等特点.  相似文献
9.
一种基于群体智能的Web文档聚类算法   总被引:30,自引:0,他引:30  
将群体智能聚类模型运用于文档聚类,提出了一种基于群体智能的Web文档聚类算法,首先运用向量空间模型表示Web文档信息,采用常规方法如消除无用词和特征词条约简法则得到文本特征集,然后将文档的向量随机分布到一个平面上,运用基于群体智能的聚类方法进行文档聚类,最后从平面上采用递归算法收集聚类结果,为了改善算法的实用性,将原算法与k均值算法结合提出一种混合聚类算法,通过实验比较,结果表明基于群体智能的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性,它能将与一个主题相关的Web文档较完全而准确地聚成一类。  相似文献
10.
一种自适应的蚂蚁聚类算法   总被引:29,自引:0,他引:29       下载免费PDF全文
徐晓华  陈崚 《软件学报》2006,17(9):1884-1889
受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互  相似文献
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