Co-evolutionary design of discrete structures based on the ant colony optimization

In order to optimize the sizing and topology of discrete structures together and resist the combinatorial explosion of the solution space,a co-evolutionary design(CED)method based on ant colony optimization(ACO)for discrete structures is proposed.The tailored ant colony optimization for the sizing of structures(TACO-SS)and the tailored ant colony optimization for the topology of structures(TACO-TS)are implemented respectively.Theoretical analysis shows that the computation complexity of each sub-process in CED based on ACO above is polynomial and it guarantees the efficiency of this method.After the parameter settings in TACO-SS and TACO-TS are discussed,the convergence history of a sub-process is studied through an instance in detail.Finally,according to the design examples of the 10-bar and 15-bar trusses under different cases,the effectiveness of the CED based on ACO is validated and the effects of the loads and the deflection constraints on the co-evolutionary design are discussed.     

基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

通过深入分析蚁群算法中信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的影响,定义了平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,据此自适应调整信息素更新系数,以提高算法收敛速度,并避免陷入局部最优.经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明新算法具有更好的效果.     

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.     

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.     

一种改进的基于云环境的蚁群优化算法

在研究标准蚁群优化算法的基础上,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法以应用于云环境下多元化复杂的网络结构环境.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效地改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞.     

工件排序的改进蚁群算法优化

就工件排序问题中的一种类型设计了融合局部改进策略的蚁群算法进行求解,并用Delphi在计算机上实现了相应的算法软件.经大量算例测试,获得了较好的效果,验证了算法的可行性和有效性.     

基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（ant colony optimization,ACO）容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的抗体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（traveling salesmen problem,TSP）验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。     

基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究

Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据,从而发现用户行为模式的过程;在电子商务的发展进程中,Web使用挖掘的重要性与日俱增;用户导航模式的挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究领域,是优化Web站点框架设计的根本方法;该文首先介绍了用户导航模式挖掘的现状,然后探讨了蚁群算法用于用户导航模式挖掘的可行性,最后对应用的步骤提出了构想。     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

蚁群优化的研究进展及应用

群体智能是一种新的人工智能形式,目前正在成为人工智能领域及其相关领域的一个研究热点。文章深入探讨了群体智能中的一个重要研究方向———蚁群算法,首先介绍了最初的蚁群算法———蚂蚁系统(Ant System),指出了蚂蚁系统存在的问题,并描述了目前解决方法的进展;然后总结了近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展;最后对蚁群算法的未来发展提出展望。     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.     

基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

基于支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k-fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明：与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。     

基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法

在分析单一、给定的邻域大小设定方法弊端的基础上,提出了基于属性数据标准差的阁值设定方法,并将蚁群优化算法引入到属性约简中,以属性重要度为启发信息,构造了基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法,使用了4个UCI数据集进行约简.实验结果表明,提出的算法在约简的分类精度和约简中属性个数方面具有更好的性能.     

一种基于监工机制的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,受监工机制的启发,提出了监工蚁群算法,以监工距离作为评价标准,自适应地选择优良的蚂蚁更新信息素,提高了每次迭代中解的质量,指导之后的蚂蚁进行更好的学习。该算法选用优化的全局更新策略,使得信息素在进化前期增加较多,在后期增加较少;同时,自适应地将信息素的值限定在一定范围内,防止某条路径被选择的概率过大或者过小。该算法还添加了发散和收敛机制,当算法陷入局部最优解时,增加探索的概率,有助于跳出局部最优解。仿真结果表明,监工蚁群算法具有较高的全局寻优能力,减少了迭代次数,增强了算法的稳定性。     

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.     

基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测

为提高网络入侵检测的检测效果,提出一种基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测方法.该方法采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络入侵的特征集进行快速选取,为后续特征提取打下基础;对传统蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的节点选择策略和信息素更新策略进行改进,提出一种改进的蚁群算法,提高对最优特征的选择效果,采用改进的蚁群算法对特征进一步选择;采用支持向量机(support vector machine,SVM)统计机器学习方法建立各类网络入侵的检测分类器.仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法综合GA和改进蚁群算法的优势,能够获得更好的入侵特征,从检测正确率、误报率和漏报率3个方面综合比较,新的网络入侵检测方法具有更好的网络入侵检测效果,且提高了检测速率.     

蚁群算法研究进展

人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效，成为解决TSP，VRP，QAP，JSP等典型问题的一种新型的强有力算法．对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进以及应用范畴等，进行了系统的总结与综述，并对这一新型现代启发式算法的发展方向进行了展望．     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚊群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的"早熟".将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

基于蚁群优化的电信通话圈划分算法

针对电信客户"亲友通话圈"定价决策的需要,提出一种基于有向图的蚁群聚类算法对电信客户进行聚类.该算法在构造客户通话有向图的基础上,利用蚂蚁在搜索过程中不断积累信息素,更新有向图,并通过划分强连通分量得到亲友通话圈.通过对真实数据集的测试,算法可以有效、快速地形成聚类,合理地划分亲友通话圈.算法可以针对若干不同的阈值产生不同的聚类结果,选取其中成本最小者,从而获得最大利润,有效解决了通话圈定价的问题.     

基于进化强度的蚁群算法过程性能评价

为了评价蚁群算法的过程性能,提出了一种基于进化强度的蚁群算法性能评价方法。以子集问题为例,引入谷元距离度量解的差异程度,并定义了迭代的相对进化幅度。将一次迭代的相对进化幅度与解的相对差异程度之比定义为进化强度,并据此将迭代区分为进化代与停滞代。通过多次运行算法并计算进化强度的平均值得到蚁群算法的进化强度趋势图,对比进化强度的趋势图进行蚁群算法过程性能评价。以4种求解子集的典型蚁群算法为例,通过标准测试实例验证了评价方法的有效性与合理性。