用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题

针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.     

基于对称点距离的蚂蚁聚类算法

针对待聚类的数据对象的对称性,提出了一种基于对称点距离的蚂蚁聚类算法.该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性.实验结果表明:与标准的蚂蚁聚类算法相比,该算法在处理带有对称性质的数据集时,可以更好的识别数据集的聚类数目和划分.     

图像边缘检测中的改进算法

针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进,使其计算基于邻域中节点的梯度,能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动.通过仿真实验表明:该算法与传统的蚁群算法相比,能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘.     

低功耗片上网络映射的遗传及蚂蚁融合算法

针对带宽和时延约束下的低功耗片上网络映射问题,提出了基于遗传和蚂蚁算法融合的映射算法.该算法利用遗传算法的快速搜索能力,获得若干优化解,并按照这些优化解的最优顺序给蚂蚁路径赋初值,以初始化蚂蚁算法的信息素分布.然后,借助具有交叉和变异操作的蚂蚁算法,充分利用蚂蚁算法的正反馈特性,搜索低功耗映射问题的更优解.该算法具有收敛速度快、优化效果好的特点,可用于求解大规模片上网络映射问题.实验结果表明:当系统规模扩大时,该算法在搜索时间方面明显优于遗传类算法和蚂蚁类算法,如系统规模为64处理单元时,搜索速度提高率最高可达220.3％,在较快收敛的同时,还保持了较好的优化效果,与蚂蚁类算法的差别可保持在9.1％以内.     

一种新型的自适应蚁群聚类算法

提出了一种新型的自适应蚂蚁聚类算法.该算法将每个待聚类模式看作一只蚂蚁,采用蚂蚁移动模型实现模式的聚类.为了改善蚂蚁移动的随机性,提高运行效率,提出了一种局部最近邻运动原则来指导蚂蚁的移动;并且提出了一种自适应调整蚂蚁移动阈值的方法以简化参数的选取.通过数据的聚类对该算法和已有算法进行了比较.结果表明,该算法具有运行效率高、参数选取简单及自适应性等优点.     

一种新的量子蚁群优化算法

 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。 该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置, 完成蚂蚁的移动;最后采用量子 非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使 搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。     

基于改进的启发式蚂蚁算法求解最短路径

针对复杂环境中机器人路径规划问题,为了提高蚁群算法的寻优能力和收敛速度,基于A~*算法的距离评价函数,对算法中的启发式函数进行改进,提出一种启发式的蚂蚁算法,并对新算法进行仿真测试.结果表明:改进后的启发函数可以有效改善蚂蚁算法搜索的盲目性,解决了传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题.与传统蚂蚁算法相比,启发式蚂蚁算法在20×20网格下的相关系数提高了0.4722,40×40网格下的相关系数提高了0.226 5,说明改进算法的规划能力和收敛效率均有所提高,整体上优于传统蚂蚁算法.     

一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略

网格是分布式高性能计算的一个主要发展方向.任务调度问题的解决是网格得以充分发展的基本前提.提出了一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略.不同于传统蚂蚁算法,改进的蚂蚁算法通过在处理任务前后分别调整信息素来准确地反映资源的性能.任务调度将选择由改进蚂蚁算法产生的性能最佳的资源来处理任务.改进蚂蚁算法以及任务调度策略的有效性已被OP-NET上的仿真结果所验证.     

带免疫机制的蚁群算法求解几何约束多解

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,从人工免疫系统的基本原理出发,设计具有免疫能力的蚂蚁抗体来保持蚁群的多样性,使算法在迭代的后期依然保持进化能力,提高算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采和全局探索间取得更好的平衡.算法具有良好的优化性能和时间性能.     

采用蚁群算法解决光网络中动态及 分布式RWA问题的方法

为了在大规模节点网络中提高路由与波长分配(RWA)算法的性能指标,解决集中式计算方式与网络资源实时变化之间的矛盾问题,提出了一种基于动态业务模型下的分布式蚁群算法. 该方法在波长连续的前提下,尝试利用蚂蚁找食的天然特性,由单只蚂蚁一次性的完成路由和波长分配任务,算法在两个具备不同规则的拓扑结构上进行了仿真. 通过算法分析和仿真结果表明,基于分布式的策略可以更好地完成光路的选择,可降低光网络中的呼叫阻塞率,有利于提高网络资源的利用率.     

蚁群算法的分析及其改进研究

蚁群优化算法（Ant Colony Optimization ACO）是一种新颖的仿生进化类算法,适用于求解各种复杂组合优化问题。当前该研究方法尚处于研究的初级阶段,本文针对传统的蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种新的自适应蚂蚁算法,对传统的蚁群算法中的信息素参数进行动态的自适应调整,并选取几个典型TSP问题进行实验,结果表明改进蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

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．     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解

根据SAT问题的特点,通过分析传统蚁群算法和遗传算法在求解SAT问题上的不足,提出一种基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。给出一种新的初始解的生成方式;在迭代过程中,根据较优解的累积信息提出进化算子;利用当前得到的最优解,通过改变不满足子句中文字的取值,增加变异算子。最后选取标准测试集中的20个实例对算法进行测试,实验结果表明:改进后的算法通常仅通过较少次数的迭代就能找到解,能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点,具有较强的寻优能力。