离散元胞蚂蚁算法及其收敛性

提出一种利用元胞演化规律和蚂蚁寻优特点的离散元胞蚂蚁算法.首先对离散元胞蚂蚁算法的原理进行了描述,然后运用随机不动点理论对算法的收敛性进行了分析,证明算法的求解的迭代过程是一个随机压缩影射,并收敛到唯一的不动点,最后给出了数值仿真,效果良好.     

Impact of small-world topologies on broadcasting for wireless sensor networks

Broadcasting is an important operation and been widely used in wireless sensor networks (WSNs). These networks are power constrained as nodes operate with limited battery power. Wireless sensor networks are spatial graphs that have much more clustered and much high path-length characteristics. After considering energy-efficient broadcasting in such networks, by combining the small-world characteristic of WSNs and the properties of ant algorithm to quickly identify an optimal path, small-world power-aware broadcast algorithm is introduced and evaluated. Given different densities of network, simulation results show that our algorithm significantly improves life of networks and also reduces communication distances and power consumption.     

高蛋白昆虫食品的研究

详细介绍了高蛋白昆虫食品的生产工艺和最佳配方的获得,并对其主要机理进行了探讨。     

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法。该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据。将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果。为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证。     

河南商丘地区蚂蚁调查研究

报道了商丘地区蚂蚁种类调查结果,采用了实地采样、鉴定、统计等方法.共采集到蚂蚁5亚科、23属、42种,其中河南省新记录属7个,新记录种31个,为研究河南省蚂蚁资源和生态系统提供科学依据.     

采用优化的Bass模型对中国IPv4标准扩散趋势研究

在介绍描述创新扩散的Bass模型基础上,提出了优化模型的方法--采用蚁群算法作为Bass模型的参数估计算法,并以中国互联网IPv4标准的扩散为例.采用优化的Bass模型对其扩散趋势进行了深入研究.通过与传统算法的比较,证明采用蚁群算法可以提高Bass模型参数估计的精度,并通过对模型实证研究结果的分析得出标准扩散作为一种特殊的技术创新扩散.遵循其一般扩散规律,采用优化的Bass模型对标准扩散问题进行研究效果会更好.最后对中国互联网IPv4标准扩散趋势进行了预测并提出了策略建议.     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.     

基于混合行为蚁群算法的股票市场投资者行为模拟

将混合行为蚁群算法应用到股票市场投资者行为研究中去,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型,研究投资者的五种行为及组合对股票价格及市场稳定性的影响.并利用Matlab进行了模拟.研究表明,不同投资行为与股票价格及市场稳性之间存在复杂的关系.     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

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,但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法,该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树,并在概率转移函数中添加了方向因子,使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性,以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明,改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

基于向量空间模型的路径相似度蚁群算法研究

针对如何根据用户的检索状况来提高信息检索的反应速度及查询的准确性的问题,利用向量空间模型信息检索与路径相似度蚁群算法中利用同一方式——相似度来决定下一步方向的共同特点,提出将一种基于路径相似度的蚁群算法应用于信息检索的方法。采用这种算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。