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1.
为了提高网络缓存的命中率,分析了背包问题与缓存替换问题之间的异同,证实了缓存替换问题是一种典型的0/1背包问题,并由此借鉴求解0/1背包的蚁群算法模型的思路,提出了一种实施在应用层的基于蚁群算法的缓存替换算法ACA-CRA.该算法综合考虑了缓存数据的大小,被命中次数和在缓存中存留的时间来判定该缓存的缓存价值,并利用蚁群算法中正反馈机制使得缓存中保持的都是缓存价值较大的缓存数据,从而提高缓存命中率.并通过仿真实验证明了该算法的可行性和有效性. 相似文献
2.
系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种求解多维0-1背包问题的算法——多维0-1背包问题蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
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4.
0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
5.
一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法 总被引:7,自引:1,他引:7
0—1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0—1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0—1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
6.
0/1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP-完全的问题,研究它具有很重要的意义。本文针对多维0/1背包问题的特点,设计了二进制编码的有向图,使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明,该蚁群算法在求解多维0/1背包问题上的是相当出色的。 相似文献
7.
在项目决策与规划、资源分配、货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1背包问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示:通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多雏0-1背包问题的有效算法。 相似文献
8.
0-1背包问题是组合优化中经典的NP难题,在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解0-1背包问题的量子蚁群算法。算法采用量子比特表示信息素,用量子旋转门来更新信息素。大量数据实例的比较测试表明,算法可有效提高蚂蚁算法的性能,减少搜索时间,具有更好的全局寻优能力。 相似文献
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10.
量子蚁群算法是在蚁群算法的基础上结合量子计算而提出的,该算法具有较好的全局寻优能力和种群多样性。应用MapReduce的key/value编程模型,将量子蚁群算法并行化,提出了基于MapReduce的量子蚁群算法(MQACA),并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,随着数据规模的扩大和并行程度的提高,MQACA具有良好的加速比和并行效率。 相似文献