共查询到20条相似文献,搜索用时 56 毫秒
1.
2.
3.
模拟退火算法的背景与单调升温的模拟退火算法 总被引:10,自引:0,他引:10
本文对模拟退火算法进行了分析。给出了一种改进算法-“单调升温的模拟退火算法”。文章对新算法的本质进行了论述,并通过实验对新旧算法进行了比较。 相似文献
4.
基于改进模拟退火任务调度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究任务调度优化系统问题.任务调度问题的主要难点在于复杂度太高,传统的基于任务调度Q学习算法更新收敛速度慢.针对协同工作中的任务调度实际问题,提出了一种基于模拟退火的改进的Q学习算法.算法首先建立任务调度目标模型,在分析了Q学习算法的基础上,通过引入模拟退火算法,同时结合贪婪策略,以及在状态空间上的筛选判断,并给出了任务调度的整个过程.仿真结果表明,与单一的Q学习任务调度算法相比,改进的算法显著地提高了收敛速度,缩短了执行时间.从而验证了改进算法的有效性. 相似文献
5.
针对传统的分形图像压缩方法存在计算量大,编码耗用时间长的缺点,本文引入模拟退火算法思想,提出了一种基于模拟退火算法的自适应分形图像压缩编码方法。实验结果表明,与传统的分形图像压缩方法相比,该方法在保证图像压缩比和图像质量的情况下,可以大幅度地减少了图像的编码时间。 相似文献
6.
免疫模拟退火算法求解TSP 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了免疫学的一些基本理论,然后在模拟退火算法及免疫算法的基础上,提出了一种新的免疫模拟退火算法求解TSP。通过对CHN144以及标准的TSPLIB中的PR1002的数据进行测试,结果表明该算法具有良好的性能。 相似文献
7.
基于模拟退火的蚁群算法求解Job-Shop问题 总被引:1,自引:0,他引:1
引用蚁群算法来解决Job-Shop问题(简称JSP),但是由于蚁群算法本身的原理和Job-Shop问题之间的差异性,使得用基本的蚁群算法来解决Job-Shop问题存在一些缺陷.从蚁群算法的改进入手,采用了不同策略的信息素更新方法,并采用模拟退火算法对搜索到的解进行处理,不仅加快了算法的收敛速度,而且能收敛到更好的解,最后用实例对算法的有效性进行了验证. 相似文献
8.
基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法 总被引:30,自引:0,他引:30
粒子群优化是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年根据鸟或鱼群居社会行为而提出的。本文提出了4种改进的算法,特别推荐结合模拟退火算法思想提出的一种新算法。经过与基本粒子群算法比较测试,证实它是一种简单有效的算法。 相似文献
9.
因特网信息的迅猛增长使搜索引擎垂直化成为发展趋势。本文提出基于概念空间的主题爬虫,构遣了一个快速、有效的主题采集系统。实验结果表明,这种方法具有较高的准确率和召回率。 相似文献
10.
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。 相似文献
11.
主题爬虫是实现主题搜索引擎的关键部分。提出了利用朴素贝叶斯算法进行主题识别的方法,介绍了主题爬虫实现过程中所涉及到的关键部分,包括种子URL集合的生成、页面分析及特征提取、主题识别等。将基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫,与基于链接分析的主题爬虫和基于主题词表的主题爬虫进行比较,实验表明基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫准确性较好,论证了方法的可行性,为主题信息的采集奠定了良好的基础。 相似文献
12.
战区物资供应强度大,运力有限,军用仓库选址的合理与否会直接影响到战役、战术物资供应的效率,该文运用遗传模拟退火算法研究了军用仓库选址问题,实例验证充分说明了遗传模拟退火算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。 相似文献
13.
14.
Chen Lijun 《数字社区&智能家居》2008,(Z1)
聚焦爬虫搜集与特定主题相关的页面,为搜索引擎构建页面集。传统的聚焦爬虫采用向量空间模型和局部搜索算法,精确率和召回率都比较低。文章分析了聚焦爬虫存在的问题及其相应的解决方法。最后对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
15.
16.
本文提出以爬行控制器和页面分析过滤器为核心的聚焦爬虫设计方法。从待检索主题出发,在以改进的遗传算法为基础并结合内容评价和链接结构搜索策略优点的爬行策略引导下,以待爬行URL作为遗传个体,基于主题词集的向量空间模型评估个体适应度,引入新的URL实现交叉、变异操作,将具有相同URL前缀的链接按小生境处理。实践证明,该爬虫具有较好的性能。 相似文献
17.
为提高主题爬虫的性能,依据站点信息组织的特点和URL的特征,提出一种基于URL模式集的主题爬虫。爬虫分两阶段,在实验爬虫阶段,采集站点样本数据,采用基于URL前缀树的模式构建算法构建URL模式,形成模式关系图,并利用HITS算法分析该模式关系图,计算出各模式的重要度;在聚焦爬虫阶段,无需预先下载页面,即可利用生成的URL模式判断页面是否主题相关和能否指导爬虫深入抓取,并根据URL模式的重要度预测待抓取链接优先级。实验表明,该爬虫相比现有的主题爬虫能快速引导爬虫抓取主题相关页面,保证爬虫的查准率和查全率,有效提高爬虫抓取效率。 相似文献
18.
最好优先搜索算法在主题页面附近搜索时能够表现出良好的性能,但算法只关注能"立即回报"的链接而容易遗失那些有远期价值的链接,导致当搜索位置距离主题团较远时容易迷失搜索方向。在最好优先搜索算法基础上,引入了本体帮助主题爬虫识别那些"未来回报"的链接,对抛弃的主题无关链接再基于领域本体进行一次其他主题相关度的判断实验。实验结果表明,基于本体的主题爬虫能够抓取大量主题相关度高的网页,提高了主题资源覆盖率,有效解决了传统算法无法穿过隧道的问题。 相似文献