随机网络最大概率路径问题的模型与算法

为了求解满足一定时间限制的最大概率路径问题,在建立该问题数学模型的基础上,提出了一种改进蚁群算法。首先根据随机网络的定义建立了随机网络最大概率路径问题的数学模型,然后结合随机网络最大概率路径问题的特点,设计了一种新的启发式信息和信息素更新规则的改进蚁群算法,最后选择了4组数据,将改进蚁群算法与一种混合遗传算法进行对比试验,分别求取对应的全局最大概率路径和反映算法总体性能的多项数据。实验表明,改进蚁群算法的收敛速度和总体性能均优于混合遗传算法,为求解随机网络最大概率路径问题提供了一种快速、可行的方法。     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

基于改进蚁群算法的城市公共自行车动态调度模型

针对公共自行车系统运营中的借车难、还车难等问题,提出一种公共自行车分区动态调度方法.通过计算机仿真模拟站点间自行车调度,分析不合理、不及时等因素对调度产生的影响.以调度成本最小、转运量最大为目标,建立城市公共自行车分区调度模型,基于改进蚁群算法求解该模型最优调度路径.以丹阳市公共自行车站点数据为例,对模型进行验证,结果表明该算法可以求解得出最优调度回路,且准确性高、求解效率高.     

基于改进局部二值模式算子与蚁群优化的图像边缘提取算法

设计了一种改进LBP耦合蚁群优化的图像边缘提取方案.首先,为了降低对噪声的敏感度,通过一个大小为3*3窗口的均值滤波对输入图像进行处理;其次,在LBP中嵌入一个平滑函数S,构建了一种改进的LBP模型;然后,计算图像的改进LBP值与其权重,通过改进LBP值与权重来体现像素间的差异程度,有效表征边缘的细微变化;最后,引入蚁群优化,通过路径优化与正负反馈求取边缘最优值,提高边缘的清晰度和细节表示.实验结果表明:相对于当前常用的边缘提取方法,本文算法提取边缘具有更高的清晰度和连续性,能减少噪音和模糊干扰,有效识别微小细节.     

股票异常波动检测的自适应Gauss过程算法

基于Gauss过程机器学习算法, 通过分析股票样本的历史数据噪声问题, 给出相应的股票样本数据回归预测模型, 解决了股票异常数据的检测问题； 并用蚁群算法, 解决了Gauss过程机器学习算法的参数自适应问题. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 可在保证近似准确性的基础上, 大幅度提高计算效率, 提升用户满意度.     

Linux集群下基于改进多态蚁群负载均衡算法研究

建立了集群负载均衡问题的数学模型，并提出改进多态蚁群算法来对其进行求解的策略。首先，算法中侦察蚁以每个处理节点为中心，作局部侦察并设置侦察信息素；其次，搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息做全局搜索，通过多态蚂蚁间的协作，能更快地搜索到问题的优化解。最后通过一个试验与最小加权连接算法，传统蚁群算法进行了对比。结果表明：对于负载均衡问题，改进多态蚁群算法比前述算法在算法稳定性，负载的均衡能力，计算速度方面更具有优势。     

基于蚁群算法的机器人足球通信机制

给出了基于蚁群算法实现机器人足球比赛中球员之间协作和通信的机制．选用两只球队分别采用了传统的通信机制和“黑板”通信机制进行实验比较，发现虽然两个球队的整体结构和高层策略相差无几，但是无论从速度、力量还是传接球成功率等方面，Novauro都比ujdb强．该通信机制具有灵活，鲁棒性强的特点，不会由于局部的失误而影响全局的性能．     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.     

具有承载能力约束的装箱问题的蚁群算法

对空间划分和承载能力约束进行描述,并定义了货物承载能力的表现形式,同时在装箱问题的蚁群算法中加入了承载能力约束的计算方法和相关策略,在优化空间利用率的同时还保证了货物的稳定性。实验结果表明,该算法在处理具有承载能力约束的装箱问题方面具有实用性和有效性。     

基于双层蚂蚁算法的半导体炉管制程批调度研究

借助蚁群系统较强的路径寻优能力与并行搜索特点,设计了一种双层蚂蚁算法,解决了多品种晶圆批连续到达动态环境下非等效平行多机器的批调度问题.仿真实验表明,算法能得到较好的可行解,并优于其他启发式算法,对高负载的工作环境具有良好的适用性.