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针对传统的蚁群算法在海量案例检索应用中,由于冗余案例数据的干扰,算法易陷入局部最优解而不能对解空间进行全面搜索的缺陷,将具有快速良好的全局搜索能力的遗传算法加入到蚁群系统的每一次迭代过程中,提出了一种融合遗传算法和蚁群算法的案例检索算法,对案例进行聚类处理,建立案例映射模型,克服了蚁群算法的缺陷.实验结果表明,利用本文提出的遗传蚁群算法进行案例检索,能够有效地提高案例检索的效率,取得了令人满意的效果. 相似文献
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蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大。在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合。实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解。 相似文献
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人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算汝在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP,VRP,QAP,JSP等典型问题的一种新型的强有力算法.本文对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法以及应用等进行了系统的论述. 相似文献
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在基本蚁群算法的基础上引入分段函数及柔性伸缩机制,对蚁群算法中转移概率的调节因子的取值以及信息素全局刷新方式加以改进,提高了蚁群算法搜索全局最优解的能力以及收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用于配电网规划问题,通过具体的算例验证表明,在相同的情况下,新方法比基本蚁群算法在搜索全局最优解和收敛速度方面有所提高,说明了新方法的可行性与有效性。 相似文献
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模拟退火算法优化无线传感器网络路由技术 总被引：1，自引：0，他引：1
由于模拟退火算法具有全局快速收敛优点,同时利用遗传算法优化模拟退火算法,加快模拟退火算法收敛速度,使其达到具有很强的全局搜索能力,最后对WSN路由优化问题求解.实验表明,本文方法有效地提高了节点能量利用效率. 相似文献
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针对当前可用输电能力计算存在着易早熟、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法进行求解,提高了计算结果的准确性、收敛性能以及计算速度。人工鱼群算法是群智能随机全局优化技术,该算法引入了禁忌搜索算法中的记忆功能,可以有效避免迂回搜索并提高计算的效率。在对人工鱼搜索的机制进行研究的基础上,对寻优行为进行改进,采用最好解优先选择前进的路径并以排序选择的方式接受劣解,从而进一步提高算法的效率。修改过的IEEE 30节点系统的计算结果表明,改进人工鱼群算法用于可用输电能力计算是有效的,具有良好的全局收敛性能和较高的计算效率。 相似文献
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研究了云计算环境下的任务调度问题,通过构造云计算环境下的任务调度模型,提出了一种混合调度算法,该算法是蚁群算法与遗传算法的有机融合。其中的遗传算法采用间接编码方式,结合由遗传算法衍生出的优化解,对蚁群信息素的分布进行初始化处理,使遗传算法的快速搜索能力得到充分利用,并通过克服蚁群算法的起始信息素不足问题,加快了求解速度。云计算环境下的仿真实验结果表明,该混合算法是一种行之有效的任务调度算法。 相似文献
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由于一些像远程视频会议之类的新服务要求更好的服务质量,多媒体通信路由算法需要使用多个QoS的参数。然而解决QoS路由问题、搜索两个无关参数的可行路径是一个NP完全问题。提出了一种基于遗传算法的QoS路由算法。仿真实验结果表明,该算法具有很好的性能并且为多约束QoS路由问题的求解提供了一种有效的途径。 相似文献