挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法

最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法。算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集。对比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高。     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。     

基于蚁群算法求解最大团问题

最大团问题是一种典型的NP完全问题, 是图论中一个经典的组合优化问题.研究将蚁群算法应用于求解最大团问题,提出一种求解最大团问题蚁群算法.通过定义最大团问题蚁群算法中的各元素,并改进了蚂蚁搜索解的方法,有效地改善蚁群算法易于过早地收敛于局部最优解的缺陷.仿真实验表明,图中的顶点数较多时,也取得了较好的结果.     

基于多样信息素的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。针对旅行商问题的仿真实验结果,表明了该混合算法的有效性。     

模拟退火蚁群算法求解二次分配问题

提出了一种求解二次分配问题的模拟退火蚁群算法。将模拟退火机制引入蚁群算法,在算法中设定随迭代变化的温度,将蚁群根据信息素矩阵搜索得到的解集作为候选集,根据当前温度按照模拟退火机制由候选集生成更新集,利用更新集更新信息素矩阵,并利用当前最优解对信息素矩阵进行强化。当算法出现停滞对信息素矩阵进行重置。实验表明,该算法有着高的稳定性与收敛速度。     

基于混合信息素递减的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的混合信息素递减的蚁群算法。把基本蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,同时提出了信息素递减更新的方法。新的更新方式避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。仿真实验表明了该混合算法的有效性。     

基于蚁群算法的车间作业调度问题研究

对基于蚁群算法的车间作业调度问题求解进行了研究,在分析了传统蚁群算法求解车间作业调度问题容易出现早熟、收敛于局部最优解以及搜索速度慢的缺陷,提出了一种改进的混合蚁群算法。该方法在信息素更新规则上利用信息素局部更新策略和全局更新策略来进行信息素的更新,并将领域搜索与蚁群算法相结合,从而求得问题的可行解。最后,基于benchmarks问题进行了实验仿真,实验结果证明该改进混合算法的有效性及可行性。     

基于级联信息素更新蚁群算法的多用户检测

给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串联式的多级更新策略,首先进行有选择性的信息素更新,然后引进随机扰动因子进一步修改信息素,最后采用最大门限确定信息素的范围。最终的仿真结果表明:所提出的级联信息素更新蚁群算法的多用户检测(UCP-ACO-MUD)算法具有较强的跳出局部最优解的性能,效果良好。     

求解图着色问题的进化稳定策略蚁群算法

针对图着色问题,在传统的启发式蚁群算法的基础上提出一种进化稳定策略蚁群算法。进化稳定策略蚁群算法针对蚁群算法的隐含并行性,利用变换因子自适应地更新信息素,动态自适应地调节启发式因子的作用参数,增强算法的搜索能力,加快算法的收敛速度,同时避免了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题。通过给地图着色的仿真实验结果表示,该方法对图着色问题的求解是可行、有效的,通过大量实验表明算法在求解质量上优于启发式蚁群算法。     

求解图着色问题的最大最小蚁群搜索算法

针对图着色问题在传统的启发式蚁群算法的基础上提出了一种最大最小蚂蚁系统搜索算法,最大最小蚁群系统将正反馈、分布式计算特点与启发式算法思想有效的结合起来,可以改进信息素更新策略和引入了信息素平滑机制,使得加快了求解的收敛速度,又有效的避免了启发式算法易陷入局部最优。通过给中国地图着色的仿真实验结果表明,方法对图着色问题的求解是可行、有效的;并通过大量的实验证明了算法在求解的效率和求解的稳定性方面优于传统的蚁群算法。     

用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题

提出一种自适应的多种群蚁群算法求解移动通信中的频率分配问题。该算法改变了传统蚁群算法只有一个蚂蚁群体的做法,使用多个蚂蚁子群体同时进行优化处理。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选择和信息量更新、子群体间的信息交流策略,同时采用自适应的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。通过对固定频率分配和最小跨度频率分配问题进行仿真的实验,表明此算法不仅具有较强的全局收敛性,而且有更快的寻优速度。     

A new ant colony algorithm for makespan minimization in permutation flow shops

The problem of scheduling in permutation flow shop with the objective of minimizing the maximum completion time, or makespan, is considered. A new ant colony optimization algorithm is developed for solving the problem. A novel mechanism is employed in initializing the pheromone trails based on an initial sequence. Moreover, the pheromone trail intensities are limited between lower and upper bounds which change dynamically. When a complete sequence of jobs is constructed by an artificial ant, a local search is performed to improve the performance quality of the solution. The proposed ant colony algorithm is applied to Taillard’s benchmark problems. Computational experiments suggest that the algorithm yields better results than well-known ant colony optimization algorithms available in the literature.     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。     

蚁群系统算法求解多模式资源约束项目调度问题

针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束项目调度问题进行研究,在建立数学模型的基础上,通过设计合适的编码方式和调度生成策略,生成问题的构建图,定义新的信息素表示和启发式信息,提出一种改进的蚁群系统算法优化求解该问题。将模型和算法在工程项目调度实例中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。     

A link prediction algorithm based on ant colony optimization

The problem of link prediction has attracted considerable recent attention from various domains such as sociology, anthropology, information science, and computer sciences. In this paper, we propose a link prediction algorithm based on ant colony optimization. By exploiting the swarm intelligence, the algorithm employs artificial ants to travel on a logical graph. Pheromone and heuristic information are assigned in the edges of the logical graph. Each ant chooses its path according to the value of the pheromone and heuristic information on the edges. The paths the ants traveled are evaluated, and the pheromone information on each edge is updated according to the quality of the path it located. The pheromone on each edge is used as the final score of the similarity between the nodes. Experimental results on a number of real networks show that the algorithm improves the prediction accuracy while maintaining low time complexity. We also extend the method to solve the link prediction problem in networks with node attributes, and the extended method also can detect the missing or incomplete attributes of data. Our experimental results show that it can obtain higher quality results on the networks with node attributes than other algorithms.     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

基于最大权团的曲面粗匹配算法

提出一种将曲面匹配问题转化为图论中的最大权团搜索问题、将最优的点对应关系用最大权团表示的曲面粗匹配算法,该算法分为点匹配、点对应图构造和最大权团生成等3个阶段.点匹配使用高曲率点和均匀采样点作为候选点,通过自旋图进行匹配计算,构造初始点对应集合;点对应图构造使用距离约束、法矢约束和唯一性约束构造图的边,并使用自旋图相关系数为顶点赋权值;最大权团生成使用基于分支限界的团搜索算法,从对应点图中提取出代表最优对应的最大权团.实验结果表明,文中算法稳定、有效、可扩展,能够进行部分曲面匹配,并且适用于欠特征曲面.     

应用改进区块遗传算法求解置换流水车间调度问题

针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题，提出一种将遗传算法与蚁群算法相结合的改进区块遗传算法。算法利用随机机制和改进反向学习机制相结合的方式产生初始解，以兼顾初始种群的多样性和质量。通过若干代简单遗传算法操作产生精英群体，借鉴蚁群算法中利用蚂蚁信息度浓度统计路径和节点信息的思想，对精英群体所携带信息进行统计分析并建立位置信息素矩阵和相依信息素矩阵，根据两矩阵挖掘区块并将区块与非区块组合形成染色体。将染色体进行切段与重组，以提高染色体的质量，使用二元竞赛法保留适应度较高的染色体。算法通过Reeves实例和Taillard实例进行测试，并将结果与其他算法进行比较，验证了该算法的有效性。