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基于蚁群算法的离散救援问题出救点选址研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决应急物流中的出救点选址问题,建立了相应数学模型,引入蚁群算法解决问题。多数应急物流可以归为点对点的支援问题,出救点的设置应该在保证出救有效的条件下使出救点最少、救援时间最短,属于双层规划问题。双层规划问题是NP难题,可以应用蚁群算法解决。出救点选址问题在蚁群算法中可以视为蚁群的聚类,通过对信息素衰减及相邻蚂蚁的吸引作为启发因子,可以得到蚁群的聚类效果。实验结果表明,基于蚁群算法的选址问题解决方案能获得理想的选址效果,收敛速度较快。 相似文献
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针对应急救援车辆调度优化问题的特征和需求,以可变双向距离、道路风险和成本最小为主要目标,建立了应急救援车辆调度优化问题的多目标优化模型.为避免过早陷入局部最优,提出了基于混沌扰动的改进蚁群系统优化算法.该算法可对信息素进行全局更新混沌扰动,有效地提高了算法的适应性、求解效率和求解质量.仿真实验表明该算法是可行的,能较好地满足应急救援车辆调度的优化需求. 相似文献
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近年来,随着工业化及城市化进程的加剧,各种大规模自然灾害、公共卫生事件正越来越频繁地侵袭着我们生存的世界。该文以蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和应急物资调度系统相结合,创造一个高效的紧急救援系统。系统主要有物资模块管理,城市信息管理,配送车辆管理,紧急呼救等功能。系统采用模块化设计,采用轻量级企业框架(struts2+spring3+hibernate3)开发,具有结构清晰,易于扩展的优点。 相似文献
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运输调度问题的蚁群算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是一种用于求解复杂组合优化的较新的启发式算法.本文简述了蚁群算法的基本原理及算法模型,通过分析研究现状指出了蚁群算法在实际应用中的局限性,最后给出解决一般运输调度问题的蚁群算法,并分析了其今后的发展方向. 相似文献
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在对多配送中心粮食车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。并在国内外研究现状的基础上,提出了一个混合蚁群算法来求解多配送中心车辆调度问题,设计了蚂蚁转移策略、可行解构造策略和信息素更新策略,采用K邻域来限制蚂蚁的转移目标,并采用LK算法优化策略来优化蚂蚁遍历路径和可行解。给出了一个具有代表性的算例实验结果和结果分析,通过实验表明了此方法对优化多配送中心粮食车辆调度问题的有效性。 相似文献
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为有效提高Hadoop集群作业调度的效率,提出一种基于蚁群算法的自适应作业调度的方案,有效利用蚁群算法正反馈的优势特点,使Hadoop作业调度器更高效地对任务进行分配,提高整体架构的作业性能。实验结果表明,该算法能够很好的平衡资源负载,减少任务的完成时间,提高系统处理任务的性能。 相似文献
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基于蚁群算法的智能运输调度问题的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在智能运输调度问题的整体法求解思路的基础上,给出了整体法求解智能运输调度问题的数学模型。针对车辆调度问题是个多项式复杂程度的非确定性(Non-determ inisti cPolynomial,NP)难题,在整体法的基础上引入了蚁群算法,给出了整体法求解智能运输调度问题的蚁群算法,并对模型进行了实验分析。 相似文献
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本文主要基于现代蚁群算法讨论分布式系统调度。蚁群算法是一种构造型启发算法,在离散优化问题中得到广泛应用。分布式系统调度属于NP-hard,为了提高算法性能,把问题任务图的优先级作为启发信息。最后,采用随机产生的任务图将调度结果和模拟退火算法、遗传算法等进行了比较。 相似文献
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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。 相似文献
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Apache Storm 默认任务调度机制是采用Round-Robin(轮询)的方法对各个节点平均分配任务,由于默认调度无法获取集群整体的运行状态,导致节点间资源分配不合理。针对该问题,利用蚁群算法在NP-hard问题上的优势结合Storm本身拓扑特点,提出了改进蚁群算法在Storm任务调度中的优化方案。通过大量实验找到了启发因子α与β的最佳取值,并测得改进后蚁群算法在Storm任务调度中的最佳迭代次数;引入Sigmoid函数改进了挥发因子ρ,使其可以随着程序运行自适应调节。从而降低了各个节点CPU的负载,同时提高了各节点之间负载均衡,加快了任务调度效率。实验结果表明改进后的蚁群算法和Storm默认的轮询调度算法在平均CPU负载上降低了26%,同时CPU使用标准差降低了3.5%,在算法效率上比Storm默认的轮询调度算法提高了21.6%。 相似文献
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基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法(IHAC),将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为“记忆银行”的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。 相似文献