一种基于聚类技术和蚁群算法的社团发现方法

如何在复杂网络中自动地发现社团,对于研究复杂网络的结构、功能和行为有着非常重要的意义。在聚类技术的基础上,提出了一种基于蚁群算法识别相似结点的方法,以优化结点的计算性能。     

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.     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

基于动态蚁群算法的三维管路路径规划

针对蚁群算法应用于三维管路路径规划时运行时间长、搜索效率低等问题,提出一种动态蚁群算法.首先采用栅格法建立环境模型,建立了随建模空间和蚂蚁位置变化的动态启发信息;其次设置概率选择机制和动态步长机制.仿真试验结果表明,该算法有效减少了路径中直管弯头数量,管路铺设整齐,收敛速度提高,具有较强的全局寻优能力.     

一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进...     

基于蚁群算法的属性约简方法

在粗糙集理论中属性约简是个NP-hard问题,已有的方法都有不同的局限性.由蚁群算法的启发,通过粗糙集将条件属性集映射到有向图结构,并采用蚁群协作共同完成求解,提出了属性约简的蚁群算法.     

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.     

基于信息素评价的卫星数传调度蚁群算法

针对具有严格时间窗口和资源限制的复杂约束卫星数传调度问题,建立了基于蚁群算法的解构造图模型,提出了基于信息素局部评价方法、求和评价方法,相对评价方法的概率决策模型,设计了具有信息素全局更新策略的算法流程.仿真表明,基于不同信息素评价方法的蚁群算法能够取得较好效果,信息素相对评价方法在收敛速度和解寻优能力上都好于其他两种方法,而信息素求和评价方法相对较差.     

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。     

Computation model and improved ACO algorithm for p//T

Scheduling jobs on parallel machines to minimize the total tardiness (p//T) is proved to be NP hard. A new ant colony algorithm to deal with p//T (p//T ACO) is addressed, and the computing model of mapping p//T to the ant colony optimization environment is designed. Besides, based on the academic researches on p//T, some new properties used in the evolutionary computation are analyzed and proved. The theoretical analysis and comparative experiments demonstrate that p//T ACO has much better performance and can be used to solve practical large scale problems efficiently.