面向本体的主题图导航定位方法研究

针对主题图导航定位的精确性和有效性问题,提出一种面向本体的主题图导航定位方法.根据主题图的特征关系去实现资源导航定位.因此,首先定义本体关系和相似性计算方法,并通过本体关系分析主题图的匹配融合方法,以及通过RDF、OWL-S、WSDL和XTM间的标签关系去实现导航定位模型;建立一种具有语义的蚁群算法进行优化求解,并与传统的蚁群算法进行比较,结果表明,具有语义的蚁群算法智能性更强.最后定义本体的召回率,用主题图精确度和语义蚁群优化效率评估该模型.结果表明,有效提高了主题图连接资源的精确性.     

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。     

基于带宽受限模糊权重的蚁群优化算法及其应用

针对基于流量控制的优化路径很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,该文提出带宽受限条件下基于随机网络拓扑的模糊蚁群优化动态流量分配方案.该方案根据网络流量的模糊控制划分路径权重,将路径权重融入信息素中;采用蚁群全局搜索和信息素控制在多条路径中动态选择最优路径.仿真结果证明了该算法的有效性,该法显著加快了传统路由算法网络流量的探索收敛速度.     

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MMAS的NoC低功耗映射

随着芯片集成度的提高,网络通信流量与通信功耗也随之递增.片上网络在设计阶段就要考虑到通信功耗问题,因此提出一种可以降低通信功耗的映射方法,该方法是一种改进的最大最小蚁群算法,通过优化权重系数、状态转移规则以及信息素更新来提高算法的性能.实验表明,该方法能加速搜索进化过程,避免搜索的停滞,具有较好的收敛性,能有效的降低系统的映射功耗.     

基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法

属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

人群疏散的社会力蚁群模型

密集人群的运动仿真研究是当下辅助实际应用的一种重要手段.针对现有疏散仿真存在的诸如模拟精确度较低、疏散模型不连续、人群行为过于单一等问题,本文提出一种新的人群疏散模型,该模型将社会力模型与蚁群算法相结合,用社会力作为蚁群算法中信息素更新策略的度量值.建立社会力蚁群模型,该模型充分考虑了人群疏散中个体间的作用力关系,解决了算法中易于出现的停滞和早熟现象.实验结果表明,该方法可以有效发挥蚁群算法在人群模拟中的优势,较传统算法具有更高的效率和运算速度,对大规模建筑内人群疏散有重要参考价值.     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最...     

一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法

指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化（ACO）算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。     

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。     

基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化

针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.     

蚁群算法在连续性空间优化问题中的应用

研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略.能提高最优解搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性,且不受优化目标函数是否连续、可微等因素的限制,为实际应用提供了途径.数值算例结果表明该搜索策略能较好地找到近似全局最优解.     

基于信息素优化蚁群算法下的停车场系统设计

针对传统停车场管理系统人工成本高、管理难度大的问题,提出了一种基于信息素优化蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的停车场系统;该系统以STM32作为主控制器,终端节点负责数据收集,利用NB-IoT实现数据上传,采用手机APP和云平台对终端节点远程监控,采用粒子群算法为蚁群算法提供迭代初期值指导后,增强了...     

基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法研究

针对传统变压器故障检测次序的不足,在研究变压器故障树分析方法的基础上,提出了一种基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法.首先给出了多种群蚁群算法的原理和模型;然后利用蚁群算法的全局优化和启发式寻优的特点,对变压器故障检测次序进行优化;最后,以分接开关故障树为例验证了多种群蚁群算法在变压器故障检测次序寻优中的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

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.     

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Mat-lab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。