蚁群算法与免疫算法的混合算法

蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能.     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.     

基于仿射算法的确定性全局优化算法

针对传统区间算法求解全局优化问题耗时长、空间复杂度较高及收敛速度较慢的缺点,引入仿射算法及局部优化算法,给出了一种全局优化求解的仿射算法.由局部优化算法和各求解区间上待优化函数的仿射运算得到全局最优解的一个上界,再依据对各区间仿射运算的下界与全局最优解上界的比较来确定相应区间的去留,通过对不含全局最优解的子区间的删除来确定最优解所在的子区间,并最终找到全局最优解.数值实验表明,该算法相对于传统的区间优化算法有较高的收敛速度,且占用的系统资源较少.     

基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法

研究PCA算法、GA和BP算法的机理,分析三种算法的优缺点,结合PCA算法降维优点及GA全局寻优与BP算法快速收敛的特点,将主成分进行实数编码,将网络结构进行二进制编码,并在遗传操作中嵌入BP算子,将三种算法进行耦合,提出一种新的混合算法,就财政能力综合评价问题进行实验,实验结果表明混合算法明显优于GA和BP算法。     

浅析算法及算法复杂性

本文对算法及算法复杂性进行了初步的探究,并以求解线性方程组的LU分解的递归算法为例分析算法的复杂性。     

结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法

分布估计算法是基于群体的进化算法,具有较强的全局搜索能力,但其局部求精能力较弱且易陷入早熟.为了解决分布估计算法局部搜索能力不足的问题,引入一种求精能力较强的Rosenbrock算法对分布估计算法进行改进,提出一种结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法(Rb-MIMIC).通过实验仿真测试算法性能,将所得结果与标准的MIMIC算法相比较可知,结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法在求精能力和收敛性方面都有所提高.测试函数维数越高,算法的优势越明显.     

LZCE算法:竞争进化的Lempel-Ziv算法

给出一组在ＬＺ算法基础上改进而来的具有竞争进化功能的字典算法：ＬＺＣＥ（Ｌｅｍ ｐｅｌ－ＺｉｖＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗ ｉｔｈ Ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）．在算法构成上，根据图像压缩应用的特点，将ＬＺ算法（Ｖ－Ｆ编码）和Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码（Ｆ－Ｖ 编码）相结合，实现了基于先验知识的统计编码与基于学习的ＬＺ算法的相互竞争，构造出可综合利用局域相关性、广域相关性和先验统计知识的竞争进化的字典算法；在二维相关性利用上，经ＤＣＴ域引入ＬＺＣＥ算法，较好地解决了一维ＬＺ算法难以利用二维相关性这一问题．实验结果表明，对于相同的ＰＳＮＲ，该方法可将ＪＰＥＧ 码率降低２０％ 左右     

浅谈程序设计算法及算法评价

文章主要介绍了算法的定义,特征,算法的设计目标,评价标准以及时间复杂度的定义和计算,以帮助读者理解和掌握算法的思想和实质。     

基于蝙蝠算法的花粉算法改进

针对花粉算法(FPA)易陷入局部最优,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,将蝙蝠算法(BA)引入到花粉算法中,优化花粉配子初始位置,建立基于蝙蝠算法的花粉算法(BA-FPA).为了验证改进后的BA-FPA算法收敛性能优于基本FPA算法和BA算法,任意选取6个标准测试函数进行测试.结果表明,BA-FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA和BA.     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

程序设计中算法的物理模式对逻辑算法的反作用

以程序设计中算法模型的确定为背景,分析了逻辑算法和算法的物理模式间的关系,通过例子,着重阐述了后者对前者的反作用效果。     

融合粒子群优化算法与蚁群算法的随机搜索算法

针对PSO算法与蚁群算法的优缺点,提出一种融合PSO算法与蚁群算法的混合随机搜索算法.该算法充分利用PSO算法的快速、全局收敛性和蚁群算法的信息素正反馈机制,达到优势互补,将这种优化方法拓展到求解连续空间问题,并通过实例来验证该算法对于单峰、多峰函数都能取得较好的优化效果.     

区间精细算法与长效精细算法的对比研究

如何应用精细算法求解非齐次或非线性问题是计算力学中的热点问题，通常采用区间精细算法，但这一方法的精细传递矩阵与t步长的区间有关，计算量很大．能否设计出“一次计算，终生使用”的长效精细算法是一个倍受关注的问题，尤其是针对非线性的情况．以Burgers方程为模型设计出一种能解决二次非线性困难的长效精细算法．这类技巧不难推广至一般的二次非线性PDE（偏微分方程），且有广泛的应用，还建立了相应算法的基础理论与误差分杯两个算例表明，计算结果十分令人满意．     

KMP扫描算法的改进

通过对字符串模式匹配BF和KMP算法的分析,提出了改进KMP扫描算法的方法,并通过对算法的复杂性进行分析,结果表明：改进后的算法KMPA比算法KMP更有效。     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。     

RFID防碰撞算法中ALOHA算法的研究

防碰撞算法是RFID应用系统中的关键问题之一,解决这个问题可以采用时分多路(TDMA)技术。其相关的方法有ALO-HA算法,时隙ALOHA算法。计算及仿真结果证明,ALOHA算法能够成功的解决多标签碰撞的问题,使系统获得高吞吐率,低错误率,从而提高RFID系统的工作效率。本文主要介绍ALOHA算法,并对其进行分析和认证。     

基于蚁群算法的卫星网动态路由算法

卫星网络路由应当具有使用较小的通信开销和处理能力计算出最优路径,并能够适应卫星网络拓扑结构动态变化等特点,这与蚁群算法的特征相匹配,能很好地解决这一问题。以此为背景,提出了一种新型的基于蚁群算法的卫星网动态路由算法(DRAS-ACA),并在NS2网络仿真平台上实现了该路由算法,使用gnuplot分析了仿真结果。     

基于BM算法的匹配算法的改进

对SNORT的原有规则匹配算法BM算法改进,利用规则树实现了BM算法的多模式匹配功能,在跳跃方面主要依靠于最短模式串与规则树首字符重复出现间隔距离双重控制,在首字符不匹配的情况下,移动模式串的最大距离就是前缀树中最短模式串长度,在整个匹配过程中,最大移动距离是由该前缀树中最短模式串的长度决定;而首字符匹配时,最大移动距离是由规则树首字符重复出现间隔距离决定。     

基于Mallat算法的抽样值和直接算法

本文在Mallat算法的基础上,通过抽样值计算得到近似小波系数,并给出相应的分解算法和重构算法公式.