The contents of the pygidial gland of the primitive antNothomyrmecia macrops (Hymenoptera:Formicidae)

Summary The principal constituent of the pygidial gland ofNothomyrmecia macrops is 3,7-dimethyloct-6-en-2-one, a substance not previously identified in insects. Also identified were 2,6-dimethylhept-5-enal, 2-nonanone, indole, -dodecalactone, and the hydrocarbons pentadecane, heptadecane, heptadecene and heptadecadiene, all in low nanogram quantities.     

基于智能蚂蚁算法的路由选择

智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题．文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理．并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法，QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单，易于实现．能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真，并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化．进一步证明了算法的有效性。     

基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择

应用蚁群算法于公路交通系统，引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响，提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式，比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度，可从两地的诸多“合理路径”中，优选出最佳路径，实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。     

几种现代优化算法的比较研究

现代优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息 ,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。介绍了3种算法的基本思想 ,阐述了它们的特点并进行了比较 ,提出了今后研究的方向     

基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序优化研究

为缩短船舶在港时间,提高码头的作业效率,应用改进蚁群算法对集装箱装卸顺序的组合优化问题进行求解。首先结合柔性作业车间调度理论与集装箱装卸过程中船舶和岸桥的实际情形,建立集装箱装卸顺序调度模型;然后针对基本蚁群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,通过动态的改变信息素的挥发度与信息素强度,同时按照改进的信息素更新策略更新各路径的信息素,从而跳出局部最优;最后运用C#.NET语言对基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序问题进行仿真与步骤分析,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,能够对集装箱装卸顺序优化,缩短作业时间。     

蚁群算法PID控制器在磁轴承控制系统中的应用

磁悬浮轴承是磁悬浮转轴系统的重要组成部分.由于磁轴承具有较大的非线性,难于控制,采用常规的参数整定方法很难达到较好的控制效果.因此,采用不完全微分PID控制算法,利用蚁群算法根据设定的系统性能指标实时优化控制器参数.仿真结果证明,这种控制器能够很好地满足系统性能指标的要求.     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究

指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中.仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断.     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

基于蚂蚁寻径原理的最优路径选择算法

蚂蚁算法在动态路径寻优方面具有特有的优势。文章首先阐述了蚂蚁寻径原理,在长春市驾驶员调查问卷的基础上,对驾驶员的偏好性进行了分析。在蚂蚁寻径原理的基础上,结合驾驶员的偏好性,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择算法。算法以调查问卷得出的驾驶员最为关心的三类因素——行程时间、行驶距离和道路等级为考虑因素,以驾驶员对路径的硬性要求为约束条件,通过对偏好性参数的标定,体现驾驶员在路径选择上的不同偏好。最后以算例进行验证,表明算法具有很好的可行性和适用性。