一种改进的蚁群算法在垃圾运输问题中的应用

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺陷,将量子算法中的态矢量和量子旋转门引入到蚁群算法中,并分别表示和更新信息素,提出一种改进的蚁群算法--量子蚁群算法(QACA),使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.结合垃圾运输问题,从数值计算上探索了改进的蚁群算法的优化能力,并与遗传算法和基本蚁群算法进行了对比,测试结果表明,改进算法获得的结果比遗传算法和基本蚁群算法更优,表明该算法是求解垃圾运输问题的一种有效算法.     

一种求解多处理机调度问题的自适应蚁群算法

将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题，提出一种自适应蚁群算法．算法以最小化makespan为调度目标，根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻，将任务分配在恰当的机器上，并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡．实验结果表明算法具有较好的优化性能．     

基于蚁群优化算法的QoS多播路由算法改进及实证

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,但大多算法仍属于集中式算法.该文提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,并结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了其的有效性.     

基于改进蚁群算法的潜艇最短航路规划

提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高.     

基于分布均匀度的自适应蚁群算法最优PID控制

蚁群算法是一种启发式算法,在解决组合优化类问题方面具有突出的适用特征,但由于蚁群算法按一种固定不变的模式更新信息量,确定每次路径的选择概率,故存在早熟停滞现象,且收敛速度较慢.为了克服这些缺陷,提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法优化PID控制的方法,该方法克服了蚁群算法的不足,较好地实现了PID控制参数Kp、Ti、Td的优化,系统单位阶跃响应超调量σ和调整时间ts获得改善,并具有广泛的应用前景.     

基于改进蚁群算法的智能小车路径规划仿真研究

提出一种改进的蚁群算法,解决传统蚁群算法在路径规划时容易陷入局部最优解的问题,改进的蚁群算法具备更优越的搜索最短路径的能力.MATALAB仿真实验表明,改进的蚁群算法能够节约寻找到最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

面向数字电路测试生成的智能方法研究

提出一种蚁群算法和粒子群算法相结合的方法(ACA-PSO),将该算法引入数字电路测试生成当中。为了有效提高故障覆盖率和缩小测试生成时间,首先将蚁群算法的信息素更新机制进行改进,使其免于陷入局部最优,提高了故障的覆盖率,其次又对粒子群算法的参数进行了改进,使其具有较好的收敛性,得到较短的测试时间,该算法采用数字电路固定型故障模型来验证。将两种算法结合取长补短,实验结果表明,测试时间和故障覆盖率都得到了提高。     

基于蚁群算法的通信光缆线路优化规划研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,通信光缆线路优化是一个复杂的非线性组合优化问题。本文将蚁群算法用于通信光缆线路优化问题的研究,建立了通信光缆线路规划的数学模型,并在此基础上设计了相应的算法。算例证明该算法的可行性和有效性。     

蚁群算法求解函数优化的算法设计

为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进.通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性.     

一类二次二层规划的平衡点算法

Manoel Campelo借助线性规划的单纯形算法,给出了求解线性二层规划的平衡点算法.本文借助线性规划的单纯形法和二次规划的Lemke算法,给出求解一类非线性二层规划的平衡点算法,并给出算例说明算法可行性.     

一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

基于拟下降方法的遗传算法及其收敛性

在遗传算法中嵌入一个传统下降算子,且保留最好个体,利用最好个体的记忆信息对搜索过程进行指导,从而得到既有较快收敛速度,又能以较大概率得到全局极值的用于函数全局优化的混合算法.定义了适当的适应度函数和子代个体的选择算子,且从拟下降观点证明了算法的收敛性.数值计算结果表明了本算法显著优于遗传算法和传统下降算法.     

用点渲染算法实现光刻胶显影过程的三维模拟

用顶点和面片三维显示光刻胶显影模拟结果的方法不支持海量数据. 为此提出基于层次结构的三维场景绘制点渲染算法,并引入网格插值法填补显影模拟中在光刻胶表面出现的空洞,用Dill算法、Kim模型和介质光线算法建立光刻显影模型. 实验结果表明,该方法能高效、精确、实时地绘制光刻显影模型输出的大规模海量数据.     

基于一种二维ESPRIT算法的ISAR超分辨成像

应用ESPRIT算法能很好地提高逆合成孔径雷达(ISAR)的成像分辨率,但是传统的ESPRIT算法是一种一维估计方法,因此本文通过构造一个特殊阵元阵列,引入一种二维ESPRIT算法,并且使用了空间平滑技术,试验证明这种方法计算量低、分辨率高、估计方差小等优点。     

对偶四元数导航的简化算法

摘要： 针对原始对偶四元数导航算法计算量大的问题推导了一种简化算法,对原始算法的矢量求解进行数学化简,使引力速度、非引力速度和位置矢量的求解变得简单明了,物理意义明确清晰. 通过近似将简化算法中的非引力速度公式再次化简而得到近似算法. 仿真导航显示,简化算法与原始对偶四元数法解算的位置精度相同,均高于传统捷联导航算法,而简化算法计算量最小;近似算法的位置精度与简化算法相比无明显下降.     

掩膜数据布尔运算的并合算法

本文介绍一种灵活、易扩充.适用于任意角度的平面几何图形布尔运算算法——简称A算法.A算法对平面上的几何图形作了新的规范化的定义和假设,且对数据结构作了改进,使得平面图形的各种布尔运算在算法上并合和统一,便于功能的扩充.     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

一种改进的SISO多用户检测算法

根据信道译码器所提供的发送比特的先验信息,对数据联合算法(PDA)进行了改进,在仅有较小性能损失的前提下,进一步降低了PDA算法的计算复杂度.