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1.
蚁群算法是近年来新出现的一种启发式仿生算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起众多学者的研究兴趣.本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其在组合优化中的实际应用做了较详细的研究,并对其前景及发展方向进行了展望. 相似文献
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蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。 相似文献
3.
蚁群算法的原理及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
王芳 《潍坊教育学院学报》2005,18(2):70-72
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性;但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理,然后讨论蚁群算法的几种改进策略,并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用,最后对今后进一步研究的方向作了展望。 相似文献
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王肖林 《天津职业院校联合学报》2013,(11):97-99,110
文章通过对蚁群算法的基本原理和工作机制的介绍,蛋白质结构折叠问题的重要性分析,蚁群算法如何运用在蛋白质折叠问题中三个方面阐述蚁群算法的功效。从而进一步探讨蚁群算法作为一种优化算法的实际应用。 相似文献
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姜长元 《湖州职业技术学院学报》2007,5(1):34-36
蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣。通过在函数优化问题中的应用,说明该算法能有效地避免陷入局部最优,指出了蚁群算法在优化问题中的应用前景。 相似文献
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黄敏 《海南广播电视大学学报》2013,(2):148-151
蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。从蚁群算法与实际交通问题的求解有很强直接对应特性出发,对蚁群算法在交通领域的应用进行全面综述。蚁群算法也可应用于交通过程建模、交通过程优化及导航、交通运输规划等交通领域。 相似文献
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针对FCM聚类算法存在的一些缺陷,结合蚁群优化算法的优点,提出了一种基于信息素的FCM蚁群聚类算法.该算法通过FCM算法获得新的聚类中心,利用蚁群优化算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部量优解.仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的。介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向。 相似文献
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随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本．该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。 相似文献
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蚁群算法是一种新型启发式优化算法,其作为一种全局搜索算法,能够有效地避免局部极优.本文建立了发电机电磁回路参数聚合中频域拟合法的优化模型,提出利用蚁群算法寻找多台发电机电磁回路的聚合参数,并将寻优结果与利用梯度算法寻优的结果相比较,验证了蚁群算法在发电机参数聚合中的有效性. 相似文献
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朱婧 《西安文理学院学报》2016,(4):44-47
分析当前搜索引擎系统设计中应用蚁群算法的相关问题,以确保运用蚁群算法优化设计搜索引擎系统.结果证实,在搜索引擎系统中应用蚁群算法,仿真证明该算法在设计系统应用中具有有效性与优越性.结论表明,在搜索引擎系统中,应用蚁群算法,不仅能够优化搜索引擎系统中的搜索代价,还可以发挥蚁群算法的开放性与自我动态调整性,发挥积极应用价值. 相似文献
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蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。 相似文献
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片上系统发展到片上网络阶段,能耗问题已经成为片上网络技术的重要约束。在片上网络映射中应用了生物仿生算法—蚁群优化算法使系统能耗达到优化,实验表明蚁群优化算法运用较好的局部搜索算法可以很快地收敛,针对不同的应用,可以减少15%-40%的通讯能耗。 相似文献
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朱云霞 《兰州教育学院学报》2011,(6):291-292
蚁群算法是近年新兴的,一种广泛应用于应用数学、计算机等领域的机器学习技术,该算法的发展始于近十来年,很多方面研究都还不够成熟,尤其是对其收敛性和收敛速度的研究更是少之又少,相关研究人员和学者还需要在此方面做出更多的努力。本文先就蚁群算法的基本概况和核心思想进行阐述,进而探讨了目前阶段国内外学者对蚁群算法的收敛性和收敛速度的研究现状,并根据蚁群算法的基本特性,提出了对蚁群算法的收敛速度进行分析的理论,来分析蚁群算法的收敛速度,初步得到了蚁群算法分析收敛速度的设计指导原则。 相似文献
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蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。 相似文献
19.
张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
20.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(16)
针对无线Mesh网Qo S的路由特点,本文主要以蚁群算法为基础,将其应用到无线Mesh网络中,系统地分析了这种算法,对其性能进行了改进,并在此基础上,提出了一种全新的基于蚁群算法的无线Mesh网按需路由算法.实验结果表明,结合贪婪搜索和分布式计算,本文提供的算法具有强大的搜索能力. 相似文献