多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

基于改进多蚁群算法的网络资源负载均衡与优化

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种改进的多蚁群算法,通过代表网络流量的多蚁群间信息素的相互作用和动态更新来实现网络流量分担到多条可用路径;通过确定性选择和随机性选择相结合的方法自适应地选择最优路径,实现流量负载均衡;通过设置信息素的最大和最小值,避免早熟收敛行为,增加了全局最优解的搜索能力;通过对代价函数的改进及以上改进方法的综合运用提高了算法的自适应性。仿真实验结果表明,改进的多蚁群算法比原多蚁群算法在缩短自适应时间、减少丢包率、提高负载均衡效率方面具有更优的性能。     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法

提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性。采用任务优先级编码和串行进度生成机制来求解PSPLIB问题库中J30、J60、J120的全部480、480和600个问题,以验证算法的有效性,并与多种算法调度结果进行对比。数值试验和算法比较验证了DE-CS算法求解RCPSP问题的有效性。     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法

在软件定义网络中提出了一种应用蚁群优化的负载均衡算法,以负载均衡度为目标函数重定义了蚁群算法中的参数和操作,对软件定义网络数据流和网络拓扑进行合理设置,规划出流传输的最优路径,从而提升了网络资源利用率和流传输质量.仿真结果表明,与其他算法相比,新算法在负载均衡度、流接受率、流丢包率、时延以及网络吞吐量方面的性能都有明显的提升.     

量子蚁群算法求解多任务联盟问题

针对蚁群算法在求解多任务联盟问题(multi-task coalition problem,MTCP)时存在的求解精度不高、迭代次数多的不足,利用量子计算的并行性,提出了一种求解多任务联盟问题的量子蚁群算法.首先,利用量子叠加态给出了基于Agent的量子编码,使1个Agent能占据空间中的2个位置;其次,为使旋转角获得合适的大小和方向,提出了一种基于信息素的自适应修正旋转角调整策略;最后,通过对量子编码进行观测,给出了基于量子态的蚂蚁寻优策略.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法不仅能获得更高质量的解,而且收敛速度也有显著的提高.     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法.该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进:将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输.仿真实验结果表明该...     

一种解决指派问题的蚁群算法

指派问题是组合优化问题的一个分支,对解决现实生活中的任务分配问题有着重要的意义。本文将指派问题表述为TSP图,使用具有局部搜索策略的蚁群算法加以解决。实验结果表明,使用具有局部搜索策略的蚁群算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内得到最优分配方案。     

船体装配线划线路径规划的蚁群算法

船体零件装配线划线作业是与船体零件切割作业同时进行的,是现代造船模式中的一个重要环节.将船体零件划线路径规划问题作为广义旅行商问题进行分析,针对划线路径的特殊性,建立提出了改进的蚁群算法的路径规划模型,采用最大-最小蚁群算法进行优化,分析了算法中各参数取值对算法性能的影响,并同遗传算法作了比较.实验结果表明,基于蚁群算法的优化模型可以有效减少划线路径空走距离.实际应用表明可有效地减少作业时间,提高船厂生产效率.     

一种求解最大团问题的蚁群算法

将最大团问题看作子集类问题,提出了基于子集类问题的特殊蚁群算法用于求解最大团问题。该算法将信息素和局部启发信息与图的顶点相关联,而不再与边相关联,从而提高算法的运行速度。仿真实验研究表明,该算法较传统求解最大团问题的蚁群算法有着更短的运行时间,较强的求解能力,更适合用于求解最大团问题。     

带参数信息素的蚁群算法

针对蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优以及参数选择难的缺点,提出了带参数信息素的蚁群算法.该算法使用新的信息素更新机制,使得蚂蚁具有更强的全局搜索能力;同时,算法引入参数信息索,使得蚂蚁能够按概率选择较合适的参数组合,在一定程度上解决了参数选择的困难.对旅行商问题的仿真结果表明,该算法是可行有效的.     

Ant colony ATTA clustering algorithm of rock mass structural plane in groups简

Based on structural surface normal vector spherical distance and the pole stereographic projection Euclidean distance,two distance functions were established.The cluster analysis of structure surface was conducted by the use of ATTA clustering methods based on ant colony piles,and Silhouette index was introduced to evaluate the clustering effect.The clustering analysis of the measured data of Sanshandao Gold Mine shows that ant colony ATTA-based clustering method does better than K-mean clustering analysis.Meanwhile,clustering results of ATTA method based on pole Euclidean distance and ATTA method based on normal vector spherical distance have a great consistence.The clustering results are most close to the pole isopycnic graph.It can efficiently realize grouping of structural plane and determination of the dominant structural surface direction.It is made up for the defects of subjectivity and inaccuracy in icon measurement approach and has great engineering value.     

成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期 成本均衡曲线，从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据，提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质，将其转化为旅行商问题，利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标，采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明，该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解，且具有较高的全局寻优能力和搜索效率，对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

基于双重启发式信息求解影响最大化问题的蚁群算法

针对如何利用社会个体之间的影响力来扩大信息扩散的范围,即社会网络的影响最大化问题,提出一种新颖的基于蚁群优化算法的解决方案。利用2个启发式信息来度量节点影响力:优先选择更不容易被前驱节点激活的节点;考虑后继尤其是多级后继节点对未来扩散的影响。通过节点影响力选择出能扩散最大范围的初始节点集合。试验结果表明,相较于贪心算法以及传统的蚁群算法初始节点的扩散范围增加了150个节点,效率提高了25%,本研究方法很好的改善了初始节点选择容易陷入局部最优的问题。     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

一种求解分类问题的自适应人工蜂群算法

考虑到分类算法学习到的分类器的可理解性,提出一种求解分类问题的自适应人工蜂群算法——A_ABC,该算法生成一组可理解的分类规则。在基于规则的分类方法中,采用合适的规则评价函数能够提高分类算法的性能,A_ABC算法能够针对不同数据集自适应选取相适应的规则评价函数,同时能够有效处理连续类型的属性和离散类型的属性。最后,在多个公用的真实数据集上,将A_ABC算法与相关算法进行了比较,结果表明A_ABC算法能够更加有效地解决分类问题。     

基于自适应选择策略的人工蜂群算法

由于适应度比例选择法在进化过程中使得蜜源的多样性受限和早熟收敛.因此,按照蜜源当前的性状提出了一种基于自适应选择策略的蜂群算法(SABC)来动态地调节选择压力,使算法的全局搜索和局部搜索能力达到平衡.从测试函数的仿真结果表明:改进的人工蜂群算法很大地提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度上优于基本蜂群算法.