基于超顶点交流策略的并行蚁群算法

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法.在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度;其次,又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法,减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响.通过对TSP进行的实验表明,与其他交流策略的并行蚁群算法相比,该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度.     

基于超顶点交流策略的并行蚁群算法

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素，以提高算法效率减少通信量为主旨，提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法．在该算法中，处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵，而是由若干个顶点组合成的超顶点，从而改变了计算粒度；其次，又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法，减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响．通过对TSP进行的实验表明，与其他交流策略的并行蚁群算法相比，该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度．     

导弹并行测试系统设计与任务调度仿真

针对传统串行测试时间长、效率低、成本高等问题,利用并行性程序设计、仿真了导弹测试系统,同时基于蚁群算法提出了并行测试系统任务调度算法.并行测试系统的硬、软件包括可重构测试接口适配器、同步类以及仪器类组合方法等.算法中设计了局部搜索函数、状态转移概率、基于Tchebycheff不等式的信息素更新和测试禁忌计算式,配置了测试任务优先级,从而获得了测试任务最优调度方案.仿真结果表明,所提算法的测试时间是串行测试的30%～75%,平均搜索时间和找到最优解的概率等较之TaskScheduler-T调度和遗传退火算法优越性更加显著.     

量子化信息素蚁群优化特征选择算法

蚁群优化算法凭借其正反馈机制和强大的搜索能力被广泛地应用于各类优化问题求解上.本文试图将蚁群优化算法应用于特征选择领域并提出了新的量子化信息素蚁群优化(quantized pheromone ant colony optimization, QPACO)特征选择算法.相比于其他基于蚁群优化算法的特征选择算法,QPACO算法中采用了量子化信息素的启发式策略,改变了传统的信息素更新策略,因此避免了在搜索特征时的局部最优问题.实验采用了KNN分类器来指导学习过程,利用源于UCI数据库的多组数据集进行了相关的测试,实验结果表明,QPACO算法在分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等方面均具有良好的性能.     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

基于改进蚁群算法的TSP问题研究

由于基本蚁群系统算法没有考虑节点位置,对所有的解采用相同信息素蒸发准则,使算法收敛速度慢,易于停滞,且易收敛于局部最优,为了克服这一缺点,提出了基于距离导引函数构建解,同时采用分级蒸发参数控制蒸发信息素,对蚁群系统算法进行改进,通过仿真实验得到本文算法比基本蚁群系统算法更好的解,且解的性能更好.     

基于多信息素的蚁群算法

针对传统增强型蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种多信息素的蚁群算法(MPAS),并以TSPLIB的数据为例对该算法进行实验测试.MPAS算法将信息素分为局部和全局两种不同的信息素,在搜索过程中,对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解.在中大型问题上MPAS算法有着更好的发现最优解的能力.     

基于人工智能优化理论的无线电频谱分配

为了提高无线电频谱的利用率,提出一种改进蚁群算法的无线电频谱分配方法.以系统带宽收益最大化为目标优化函数,引入自适应搜索窗口限制蚁群算法的活动范围,并对局部信息素和全局信息素进行改进,加快了最优解的搜索速度,降低了陷入局部最优解的概率.仿真测试结果表明,改进后的算法能够快速找到无线电系统频谱分配的最优方案,系统效益优于对比算法.     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

基于增强蚁群优化算法与排序的 MIMO 检测算法

基于最大似然比的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)检测算法的计算复杂度随着天线阵的规模呈指数级增加,提出一种计算复杂度较优的MIMO检测算法.采用基于对数似然比的排序QR分解技术将信道矩阵分解为正交矩阵与上三角矩阵,相应地修改信号的发射顺序,降低错误判断引起的错误传播效应;为传统人工蚁群优化算法的信息素更新策略引入负信息素概念,有效地控制系统的拥塞;根据优化路径的距离积累了信息素.该方法设计了基于负信息素的信息素更新策略,增加MIMO系统的拥塞控制能力,考虑信道的衰落本性,基于路径的距离积累信息素.为了测试该算法的性能,进行了多组对比实验,结果表明,误码率性能优于其他智能优化算法,且对于64×64等大规模天线阵,该算法的计算复杂度随天线规模增长较小.     

用IAA求解约束模型多解问题

针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进...     

基于改进蜂群算法的项目反应理论混合模型参数估计

基于混合项目反应理论模型, 实现了对客观题组和主观测试组成项目结构的模型构建, 并给出一种改进人工蜂群算法实现该混合模型的参数估计. 在模拟数据上通过与Winbug的对比结果验证了利用改进人工蜂群算法估计混合模型参数的有效性.     

股票异常波动检测的自适应Gauss过程算法

基于Gauss过程机器学习算法, 通过分析股票样本的历史数据噪声问题, 给出相应的股票样本数据回归预测模型, 解决了股票异常数据的检测问题； 并用蚁群算法, 解决了Gauss过程机器学习算法的参数自适应问题. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 可在保证近似准确性的基础上, 大幅度提高计算效率, 提升用户满意度.     

RP-HPLC法测定不同生长期尾叶香茶菜中二萜类成分的含量

采用反相高效液相色谱法测定了不同生长期尾叶香茶菜叶的4种主要二萜类成分kamebakaurin(Ⅰ), excisanin A(Ⅱ)， rabdokunmin C(Ⅲ)和kamebanin(Ⅳ)的含量. 结果表明， 不同生长期尾叶香茶菜叶中二萜类成分含量发生变化. 化合物Ⅰ和Ⅱ在7月上旬含量最高； 化合物Ⅲ在6月初到8月中旬含量变化不大， 但8月上旬含量开始下降；化合物Ⅳ在6月中旬含量最高， 7月上旬含量开始下降. 7月上旬尾叶香茶菜中总二萜类成分含量最高.     

风电系统电压稳定性的Hopf分岔控制仿真

针对风电系统平衡点的Hopf分岔, 计算了含静止无功补偿器风电系统的Hopf分岔点, 并通过解析算法判断Hopf分岔类型, 分析了无功功率及静止无功补偿器对风电系统电压稳定性的影响. 为了消除Hopf分岔, 提出采用线性反馈控制方法控制风电系统的Hopf分岔. 实验结果表明, 风电系统无功功率增加导致系统出现Hopf分岔, 静止无功补偿器通过补偿无功功率延迟Hopf分岔, 提高系统的电压稳定域, 线性反馈控制方法有效地消除了风电系统的Hopf分岔.     

在离散事件系统中寻找诊断路径的方法

利用简单的编码理论提出一种在离散事件系统的故障诊断中快速找到诊断路径的方法.该方法通过状态编码,降低了在离散事件系统诊断同步过程中的时间复杂度,消减了诊断路径冗余.能够在给定的观测集合上快速提取诊断路径,更适合实际观测事件较少的系统.在模型完备假设下,除首次根据观测集合进行诊断需要指数级时间外,后续观测诊断时间降低到多项式级.实验验证了方法的有效性.     

衬底偏压对γ′-Fe4N薄膜磁性的影响

采用直流磁控溅射方法, 以Ar/N₂（N₂/(Ar+N₂)=10％）为放电气体, 在Si(100)单晶衬底上获得了γ′-Fe₄N薄膜样品. 利用X射线衍射(XRD)和振动样品磁强计(VSM)研究衬底偏压对γ′-Fe₄N薄膜样品的影响. 结果表明, 随着衬底负偏压的增大, γ′-Fe₄N薄膜样品的晶胞参数减小, Fe和N的化合效率与样品的致密度提高, 表面缺陷减少, 矫顽力降低.      

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

具多时滞和离散时间非自治互惠系统的正周期解

利用延拓定理, 考虑具有多时滞和离散时间的非自治互惠系统正周期解的存在性. 先用分析技巧得到一个有界开集, 再由重合度理论得到系统至少存在一个周期正解的充分条件. 结果表明, 具有多时滞和离散时间的非自治互惠系统会产生生物性周期振荡现象, 并且时滞是无害的.