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一种基因与蚁群的融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法具有分布式并行搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,收敛较慢。提出一种基因算法与蚁群算法融合的算法,将基因算法加入蚁群算法的每一次迭代中,利用基因算法快速收敛的优点,来加快蚁群系统的收敛速度;且基因算法中的变异机制,有利于提高蚁群算法跳出局部最优的能力。优势互补,实验结果表明该基因蚁群融合算法在寻优能力和收敛速度上都比基因算法和蚁群算法有较大的提高。 相似文献
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蚁群算法在考试安排中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
蚁群算法是一种新的进化算法,目前的研究表明该算法具有许多优良的性质,它为组合优化等问题提供了新的思路。利用蚁群算法对考试课程安排这一实际问题进行求解。综合了图论中的着色和运筹学中的背包问题。通过实例的解决和分析,说明了该算法的优越性。 相似文献
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连续优化问题的蚁群算法研究 总被引:50,自引:0,他引:50
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较,数值试验结果表明该方法比较有效,并具有通用性。 相似文献
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一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。 相似文献
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描述了Job-shop调度问题,研究遗传算法和蚁群算法在解决Job-shop问题中的优点和不足,融合遗传算法和蚁群算法设计了遗传蚁群算法以求解Job-shop调度问题,并对算法进行了仿真实验,通过与遗传算法、蚁群算法及已有的遗传算法和蚁群算法的融合算法结果的对比,验证了该算法的有效性。 相似文献
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蚁群算法在搜索引擎系统中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法是Marco Dorigo等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种群智能优化算法。为了优化搜索引擎系统中的搜索代价,文中采用理论分析和实验相结合的方式,研究了蚁群算法在搜索引擎系统中的应用。提出了基于蚁群算法的搜索引擎算法,并设计了适合该算法的搜索引擎系统。从理论上阐述了蚁群算法的开放性和自我动态调整性对搜索引擎系统的适应,在此基础上分析了蚁群搜索引擎算法的优点。实验仿真证明了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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求解全局优化问题的混合人工鱼群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。 相似文献
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基于邻域搜索的混合遗传算法及其在对称TSP中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于邻域搜索的混合遗传算法是综合了遗传算法和邻域搜索算法各自优势的全局搜索算法。它既有遗传算法的全局搜索能力,又有高效的局部搜索能力。该算法较好地解决了两种不同算法结合所产生的矛盾。通过对对称TSP的实验表明,算法具有良好的全局寻优性能并得到很好的结果。 相似文献
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LIU Jun 《数字社区&智能家居》2008,(14)
算法设计与算法时间复杂度分析是数据结构中研究算法的重要内容。本文主要介绍如何针对实际问题设计效率较高的算法以及对算法的时间复杂度进行分析的方法。 相似文献
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将非线性方程组的求解转化为函数优化问题,结合遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点,及区间算法特有的解的存在性检验准则,提出了一种区间—遗传算法。在迭代计算过程中,区间算法为遗传算法搜索提供可靠区域,同时遗传算法为区间算法提供安全的初始区域。数值实验表明,该算法能够在较大范围的初始区间内快速,可靠地迭代得到高精度的区间解,是求解非线性方程组的一种有效的算法。 相似文献
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A hybrid optimization approach combining a particle swarm algorithm, a genetic algorithm, and a heuristic inter-leaving algorithm is proposed for scheduling tasks in the multifunction phased array radar. By optimizing parameters using chaos theory, designing the dynamic inertia weight for the particle swarm algorithm as well as introducing crossover operation and mutation operation of the genetic algorithm, both the efficiency and exploration ability of the hybrid algorithm are improved. Under the frame of the intelligence algorithm, the heuristic interleaving scheduling algorithm is presented to further use the time resource of the task waiting duration. A large-scale simulation demonstrates that the proposed algorithm is more robust and efficient than existing algorithms. 相似文献
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We present a stochastic learning algorithm for neural networks. The algorithm does not make any assumptions about transfer functions of individual neurons and does not depend on a functional form of a performance measure. The algorithm uses a random step of varying size to adapt weights. The average size of the step decreases during learning. The large steps enable the algorithm to jump over local maxima/minima, while the small ones ensure convergence in a local area. We investigate convergence properties of the proposed algorithm as well as test the algorithm on four supervised and unsupervised learning problems. We have found a superiority of this algorithm compared to several known algorithms when testing them on generated as well as real data. 相似文献
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DENG Chun-yan 《数字社区&智能家居》2008,(12)
Dijkstra算法与Floyd算法是求最短路径的最常用、也是最有效的两种方法。通过从多方面对Dijkstra算法与Floyd算法的进行比较、分析,给出这两种算法的差异及Floyd关键部分的程序,并介绍了Dijkstra改进的算法。 相似文献