检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2018年第5期 26-28页

作者：杨昌昊张琢东北师范大学信息科学与技术学院吉林130117

蚁群算法是受自然界中真实蚁群觅食行为的启发而提出的一种优化算法,基本蚁群算法是其中基础且较为经典的一种算法,而基本蚁群算法中的参数对算法效果有很大的影响。本文以使用基本蚁群算法解决TSP问题为例,在对相关内容进行介绍后,进... 详细信息

蚁群算法是受自然界中真实蚁群觅食行为的启发而提出的一种优化算法,基本蚁群算法是其中基础且较为经典的一种算法,而基本蚁群算法中的参数对算法效果有很大的影响。本文以使用基本蚁群算法解决TSP问题为例,在对相关内容进行介绍后,进而对基本蚁群算法的参数选择进行了实验及分析,最终给出了基本蚁群算法中各个参数的基本选择范围。

关键词：蚁群算法基本蚁群算法 TSP问题

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基于基本蚁群算法的旅行商问题

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电脑迷 2018年第33期 202页

作者：范靖宇天津工业大学天津 200380

本文对旅行商问题进行了概述,提出基本蚁群算法用于旅行商问题研究状况进行分析,并用基本蚁群算法来解决旅行商的问题.

关键词：旅行商问题基本蚁群算法

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模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

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四川大学学报（工程科学版） 2016年第5期48卷 167-172页

作者：王刚谭盛武林生军何子博常林晶杨国华平高集团有限公司河南平顶山467001 西安工业大学材料与化工学院陕西西安710021

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数... 详细信息

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。

关键词：阀厅连接金具模糊系统基本蚁群算法梯度下降法改进蚁群算法

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基于改进蚁群算法的机器人焊接路径规划

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焊接学报 2018年第10期39卷 113-118,133,134页

作者：吴明晖黄海军王先伟上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620

针对基本蚁群算法在机器人焊接路径规划时,在搜索的过程中容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,文中针对基本蚁群算法,引入了Adadelta算法,通过基本蚁群算法和Adadelta算法结合,来改变蚂蚁搜索过程中选择下一焊点的概... 详细信息

针对基本蚁群算法在机器人焊接路径规划时,在搜索的过程中容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,文中针对基本蚁群算法,引入了Adadelta算法,通过基本蚁群算法和Adadelta算法结合,来改变蚂蚁搜索过程中选择下一焊点的概率,增加了随机性.通过Adadelta算法参数的更新,改善了蚂蚁信息素的更新,并改进了信息素挥发系数ρ,采用自适应的方式来更新信息素.对改进算法运用MATLAB进行仿真,结果分析得知,文中的改进蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,比基本蚁群算法提前20代左右收敛,有效解决基本蚁群算法的局部最优、收敛速度慢等问题,使搜索结果更优.

关键词：基本蚁群算法 Adadelta算法信息素改进蚁群算法局部最优

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基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

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大连理工大学学报 2019年第3期59卷 316-322页

作者：陈余庆李桐训于双和沈智鹏大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了... 详细信息

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.

关键词：基本蚁群算法人工势场路径规划势场蚁群算法信息素启发因子信息素挥发系数

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冷链低碳物流配送路径优化的细菌觅食—蚁群算法研究

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数学的实践与认识 2017年第21期47卷 98-107页

作者：肖超张立毅费腾天津商业大学经济学院天津300134 天津商业大学信息工程学院天津300134

冷链物流的绿色发展已成为国家十三五发展的热点,在分析冷链物流配送环节各种成本基础上,以车载容量和时间窗为约束,构建综合总成本最小化的冷链低碳物流配送路径优化模型.将细菌觅食算法中的复制操作和趋向操作引入基本蚁群算法中,改... 详细信息

冷链物流的绿色发展已成为国家十三五发展的热点,在分析冷链物流配送环节各种成本基础上,以车载容量和时间窗为约束,构建综合总成本最小化的冷链低碳物流配送路径优化模型.将细菌觅食算法中的复制操作和趋向操作引入基本蚁群算法中,改善了算法的收敛效率和全局搜索能力,提出了细菌觅食一蚁群算法用于求解冷链低碳物流配送路径优化模型.通过实例仿真表明,在求解冷链低碳物流配送路径优化模型方面,细菌觅食—蚁群算法能够以更高的效率寻找到更低的综合总成本,验证了改进算法的合理性和有效性.

关键词：冷链低碳物流配送路径优化基本蚁群算法细菌觅食—蚁群算法复制操作趋向操作

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基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

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火力与指挥控制 2017年第5期42卷 130-133页

作者：魏勇赵开新张松青王东署河南工学院河南新乡453003 郑州大学电气工程学院郑州450001

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负... 详细信息

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。

关键词：基本蚁群算法改进蚁群算法云计算任务调度

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基于蚁群算法的柴油机整机振动优化分析

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中国航海 2015年第2期38卷 25-28页

作者：滕宪斌张均东徐燕铭大连海事大学轮机工程学院大连116018 天津海运职业学院天津300350

柴油机的振动是由其往复运动和旋转部件的不平衡产生的。通过对柴油机整机进行建模,确定柴油机振动过程中的力和位移。采用基本蚁群算法优化柴油机设计变量,以减少振动过程中力和位移的变化。

关键词：船舶工程柴油机振动基本蚁群算法

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一种具有半动态候选列表的蚁群算法

一种具有半动态候选列表的蚁群算法

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作者：夏维合肥工业大学

学位级别：硕士

蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法,并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理... 详细信息

蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法,并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的IRIDIA实验室,瑞士的IDSIA等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说,蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。本文在ACS算法使用的最近邻候选列表的基础上,应用受限生成思想,设计了一种半动态的候选列表生成机制,使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法,优化了AS算法的搜索过程。同时,通过仿真实验对比具有半动态候选列表的AS算法与基本AS算法在计算TSP问题时的结果,验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析,使用λ-分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异,验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。

关键词：蚁群算法半动态候选列表 TSP问题基本蚁群算法

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自适应蚁群优化算法

自适应蚁群优化算法

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作者：李勇霞重庆大学

学位级别：硕士

蚁群算法是一种模拟生物界中蚂蚁寻找食物源行为的算法,具有仿生性以及较强的局部搜索能力,除此之外还易与其他仿生优化算法相结合,有正反馈、鲁棒性等特点,这些特点在求解优化问题上体现出显著优势。蚁群算法得到了普遍使用,如处理TSP... 详细信息

蚁群算法是一种模拟生物界中蚂蚁寻找食物源行为的算法,具有仿生性以及较强的局部搜索能力,除此之外还易与其他仿生优化算法相结合,有正反馈、鲁棒性等特点,这些特点在求解优化问题上体现出显著优势。蚁群算法得到了普遍使用,如处理TSP问题、交通运输、管道铺设、厂区选取等实际应用。但在许多实际问题的应用中,其问题的复杂程度也往往较高,如果还采用基本蚁群算法解决问题,那么算法陷入局部最优以及出现停滞现象的几率就会大大提高,随之受影响的精度和收敛速度也无法保证。对于诸如此类棘手问题,大量的学者和专家经过不断的努力和尝试提出了众多改进的蚁群优化算法,比如带精英策略的蚁群算法、蚁群系统、最大最小的蚁群系统等等。尽管改进后的蚁群算法使其在最优解的求解精度上有了大幅度的提高,但仍然有些问题需要解决,如搜索时间在初始时刻较长,全局更新规则中挥发因子不具有自适应性。针对以上缺陷,本文对基本蚁群算法的初始化信息素分布和全局信息素挥发因子分别做以下优化:第一,信息素浓度在初始化时刻时进行了与距离有关的浓度分配,也就说在初始时刻时给予了方向引导,这样就会加快初始搜索速度,避免蚁群在初始阶段盲目地随机搜索浪费较多的时间,进而增加了优质解;第二,全局挥发因子在全局信息素更新过程中没有自适应性,此时加入双曲正切函数作为其挥发动态因子,目的是使其自适应地平滑更新每次迭代较优解路径的信息素浓度,这样加大了算法获取全局最优解的可能性。全局搜索能力连续提高,停滞现象在在一定范围内也得到了避免。经仿真结果验证,优化后的蚁群算法不但增强了算法获得全局最优,而且收敛速度也得到了保证,还可以用于处理较为复杂的实际问题。文中的两个实例使用了优化后的蚁群算法,优化后的实验结果比较符合实际情况,即与实际误差较小,这也进一步验证了改进后蚁群算法的实用性和高效性。

关键词：基本蚁群算法方向引导信息素优化动态自适应因子

来源：评论

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