自适应贪婪搜索的人工蜂群算法

人工蜂群算法是受蜜蜂觅食行为启发提出的一种群体智能优化算法,为了增强人工蜂群算法的开采性能,本文更好地模拟了观察蜂的觅食行为,提出一种自适应贪婪搜索的改进人工蜂群算法,在观察蜂阶段,搜索半径自适应减小,成功搜索某食物源之后可以贪婪地再次搜索该食物源,以充分利用成功的搜索经验,减小搜索盲目性。在10个标准测试函数上的实验表明,改进算法的收敛精度超过ABC和最近提出的q ABC算法,而计算复杂度低于这两种算法。     

一种改进的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法,已被成功用于解决许多优化问题。该文针对基本人工蜂群算法在收敛速度和局部寻优方面存在的缺点,提出了一种具有平衡能力的改进算法。此算法在观察蜂阶段引入惯性权重,使用随着迭代次数动态变化的惯性权重因子来平衡种群的局部搜索和全局探测能力,防止算法陷入局部最优和加快寻优速度;在侦察蜂阶段(scout bees),则利用正弦函数搜索操作,正弦函数服从均匀分布,能很好地搜索全部范围,以提高种群多样性。通过对5个基准测试函数进行仿真实验,并与原算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度和搜索精度上基本优于人工蜂群算法。     

无选择策略的改进蜜蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)中群体多样性较差的缺点,提出无选择策略的改进的蜜蜂群算法(MABC)。MABC算法改变ABC算法的框架,通过去掉ABC算法中跟随蜂对引领蜂的选择策略,来降低算法的选择压力,提高种群多样性和算法的全局搜索能力。仿真结果表明,该算法能够有效保证群体多样性,提高人工蜂群算法的性能。     

基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略

针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。     

基于蜜蜂繁殖机理的蜂群聚类算法

将基于蜜蜂繁殖机理的蜂群算法应用于聚类问题,提出了一种新的蜂群聚类算法.对随机生成的初始蜂后在选优的基础上进一步优化,提高了算法收敛速度和聚类结果的稳定性.结合蜂后染色体的编码方式和雄蜂精子的单倍体特征,设计了产生幼蜂的交叉操作.充分利用蜂后良好基因信息对幼蜂展开邻域搜索来改进幼蜂质量.通过与其他聚类算法的对比实验,表明该算法具有良好的聚类效果和稳定性.     

基于改进T-S模糊神经网络的网络流量预测

为提高网络流量的预测精度,在人工蜂群算法和T-S模糊神经网络的基础上,采用一种具有差分进化搜索的蜂群算法训练T-S模糊神经网络,对网络流量进行建模预测。该算法首先利用差分进化算法的变异和交叉算子来替换人工蜂群算法中引领蜂的搜索策略,然后对人工蜂群算法中跟随蜂的搜索策略进行改进,使其在种群最优解附近产生候选食物源,该算法能较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力。将优化后的T-S模糊神经网络用于网络流量预测,并与T-S模糊神经网络、蜂群算法优化T-S进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在预测领域的可行性和有效性。     

加强局部搜索能力的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,提出了基于加强局部搜索策略的人工蜂群算法(ABC Based On Enhancing Local Search Ability, LSABC).一方面,在雇佣蜂搜索阶段,利用两种不同的搜索公式得到两组解,并将适应度最佳者作为候选解,增加解的多样性;同时,在搜索公式中加入个体的双重认知能力平衡算法的勘探和开发能力.另一方面,在侦察蜂搜索阶段,采用禁忌搜索策略,将局部极值存入禁忌表中,帮助算法跳脱局部最优解,达到避免算法早熟的同时加快算法收敛速度的目的.由于LSABC算法的改进与粒子群算法相似,为验证LSABC算法的寻优性能,针对8个经典基准函数,选取标准ABC算法、PSO算法、EABC算法、RLPSO算法及LSABC算法分别进行对比测试.计算实验结果表明,LSABC算法在求解精度和收敛速度方面明显提高,易于跳脱局部最优解.     

一种邻域搜索的人工蜂群算法

提出采用邻域搜索机制来改进人工蜂群算法的解搜索方程,从当前食物源的环形邻域拓扑结构中选择较优的邻居食物源进行开采,平衡算法的勘探与开采能力。此外,为保存侦察蜂的搜索经验,提出采用一般反向学习策略生成被放弃食物源的反向解,提高算法的搜索效率。在20个典型的benchmark函数上验证算法的性能,并与6种知名的改进算法进行对比。实验结果表明:本文算法在收敛速度和解的精度上均有较大优势。     

基于遗传搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度缓慢、容易陷入局部最优解的问题,将改进的遗传进化机制与蜂群算法相融合,提出了一种遗传蜂群算法。通过引入遗传算法的交叉变异算子,有效地增加了食物源的多样性,减小陷入局部最优的可能;采用了自适应选择食物源的机制,使蜂群在中后期更好地搜索到最优食物源所在区域,进而提高了全局搜索效率;此外,提出了在侦察蜂阶段的局部搜索策略,提高了算法进化的收敛速度。将遗传蜂群算法应用于TSP中,通过对TSBLIB中几个典型问题的实验,结果表明,提出的遗传蜂群算法具有很强的全局优化能力,在求解TSP问题中精度高,收敛速度快,且是一种解决TSP问题的有效方法。     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

Internet信息检索策略及技巧研究

详细地论述了网络常用搜索引擎的选取方法,检索策略的制定、调整,以及检索中的技巧.     

搜索引擎技术及其发展前瞻

通过对搜索引擎各构成部分工作机理的剖析，比较分析了目前各种搜索引擎的优点和不足之处，并对搜索引擎的技术发展趋势提出了一些看法。     

略论一站式检索

电子资源的日益增多以及检索界面的纷杂性使最终用户对电子资源的利用受到了影响，在对目前高校图书馆电子资源检索界面现状进行分析的基础上，提出一站式(跨库)检索是电子资源检索系统的发展方向，并对一站式检索界面应具备的功能特性提出几点构想。     

CNKI学术搜索引擎的特点及发展趋势研究

阐述CNKI知识搜索引擎的功能,对CNKI知识搜索引擎的特点进行了分析,指出CNKI知识搜索引擎的不足,对CNKI学术搜索引擎的发展方向提出建议,指出CNKI学术搜索引擎的发展趋势是:多元化、个性化、智能化和多媒体化.     

搜索引擎系统中搜索方法的设计

根据搜索引擎中的快速搜索方法，设计逻辑符号检索词组或短语的内容检索等7大类搜索方法，并用Java语言实现了其中的部分功能。     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

静态查找算法性能分析

查找是信息处理中常用的操作。对顺序查找和折半查找两种静态查找算法的性能进行了分析，并给出了相应算法平均查找长度的计算方法，以便应用软件设计者选择合适的查找算法，优化系统性能。     

如何高效使用搜索引擎

高效使用搜索引擎的策略与技,虿包括了解搜索引擎的类型和特点;选择合适的搜索引擎;选用恰当准确的关键词;使用高级搜索语法或高级搜索界面;利用网页快照、相关搜索、类似网页;养成良好有效的搜索习惯等.     

浅谈对医药科技查新工作的认识与体会

论述了科技查新工作的作用及与文献检索的区别,从技术要点、查新策略、对比分析和新颖性评价等方面阐明了医药查新工作的内涵。