块图中的团横贯集和团独立集

图的一个极大完全子图称为图的一个团．若图G的每一个块为图G的一个团,则称图G为块图．求图的一个最小团横贯集问题和最大团独立集问题分别称为MCTS问题和MCIS问题．文中给出了块图中求解最小团横贯集和最大团独立集的一个线性时间算法,并证明了块图G中的团横贯数等于团独立数,即τc（G）=αc（G）．     

求最大完全子图的启发式着色算法

本文提出了一种求最大完全子图的启发式着色算法.该算法通过为顶点着色将已知无向图划分为极大完全子图的并集,再根据各极大完全子图中顶点的多少选取最大完全子图.随后为提高算法执行效率,又对该算法提出了一种精简措施.最后将该算法运用于一集成电路测试数据编码压缩实验中,证明了该算法对求解最大完全子图的有效性.     

基于分治法和分支限界法的大规模TSP算法

利用分治法能够处理大规模问题但精度较低,分支限界法能够得到精确解但时间复杂度很高的优点,设计一种有效的基于分治法和分支限界法的大规模TSP求解方法.该算法利用聚类和凸包技术将大规模问题逐层进行有效划分,直到适合分支限界法求解的最佳规模;然后用分支限界法求出每个子问题和每层子问题间的最优解,合并而得到整个问题的解.比较实验表明:该算法在求解质量、稳定性和时间效率上有明显优势.     

求解多维0-1背包问题的蚁群算法研究

系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种新的求解多维0-1背包问题的算法——基于交换策略的蚁群算法。     

浅谈旅行商问题与蚁群算法

蚁群算法是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等启发式搜索算法之后的又一种应用于组合优化问题的算法。根据蚁群算法的特性,求解旅行商问题,利用仿真实验程序对蚁群求解旅行商问题进行模拟。     

蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用

蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具.本文在简要介绍蚁群算法和车辆路径安排问题的基础上,探讨了应用蚁群算法求解车辆路径安排问题时需要解决的问题,讨论了相应的解决方法和提高算法求解性能的方法.     

基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果.     

并行计算的网格应用探讨

针对并行计算网格中资源管理和分配的特点,主要利用蚁群算法在求解组合问题中的优越性来解决网格中资源分配问题。通过对蚁群算法原理的分析和深入探讨,设计了基于蚁群算法的网格资源分配模型和算法。     

机器人路径规划算法研究

在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。     

分治算法解题的一般思路

“分治”是实际生活中使用较广的一种解决问题的方法。在程序设计中，分治算法的设计思想是：将一个规模比较大的、难以直接解决的问题，分割成一些规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同；然后将这些子问题各个击破，分而治之。值得注意的是，分治算法的设计思想很自然地导致了递归算法的应用。它的一般设计模式如下：     

蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究

车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。     

Improved modeling of intelligent tutoring systems using ant colony optimization

Swarm intelligence approaches, such as ant colony optimization (ACO), are used in adaptive e-learning systems and provide an effective method for finding optimal learning paths based on self-organization. The aim of this paper is to develop an improved modeling of adaptive tutoring systems using ACO. In this model, the learning object is personalized based on learning and solving problem styles. The purposed algorithm, based on ACO, generates the adaptive optimal learning path. The algorithm describes an architecture which supports the recording, processing and presentation of collective learner behavior designed to create a feedback loop informing learners of successful paths towards the attainment of learning goals. The algorithm parameters are tuned dynamically to conform to the actual pedagogical process. The article includes the results of implementation and experiment represent this algorithm is able to provide its main purpose which is finding optimal learning paths based on learning styles and improved performance of previous adaptive tutoring systems.     

蚁群优化算法的理论、改进及应用

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。     

基于蚁群优化和遗传操作的混合方法

尽管蚁群优化算法（ACO）在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈．为了确保资源利用完成时间最小化和完成用户指定的最终期限延迟最小化,找到一个优化的调度方法,在计算网格中针对资源分配和调度提出了基于蚁群优化和遗传操作的混合方法．     

遗传算法的研究

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法．近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注．本文介绍了遗传算法的研究现状和基本原理，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的性能作了分析．以推销员旅行问题为例来展示遗传算法在求解复杂优化问题上的优越性．     

求解非线性方程组的智能新方法

求解方程组是工程研究中的基本问题,因此将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用一种新的智能优化算法-布谷鸟搜索算法求解此优化问题,数值实验结果表明了该算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。     

基于离散粒子群优化算法的造林规划设计

指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。     

麦克斯韦方程反演的大范围收敛共轭斜量法

针对麦克斯韦方程中的电导率参数反演问题,构造一种具有大范围收敛的正则化共轭斜量反演算法,即将用于求解非线性问题大范围收敛的同伦法、求解大规模优化问题的共轭斜量法与求解不适定问题的Tikhonov正则化方法有机结合,得到解决麦克斯韦方程反演问题大范围收敛的数值方法,以求解电导率参数反演问题,解决了求解过程中局部陷入极小值的困惑。实验结果表明此算法是有效的,可以应用于其他类型的参数识别问题。     

一种基于蚁群算法和C-Means算法的图像分割方法

针对传统C-Means算法在图像分割应用中的缺陷,本文提出一种蚁群算法(Ant Colony Optimization ACO)融合C-Means算法的图像聚类分割方法,它融合了C-Means算法和蚁群算法的优点,比传统的C-Means算法能得到更好的分割质量。实际图像分割试验结果表明该方法是一种良好的图像分割新方法。     

求解非线性约束优化问题的一个数值延拓算法

1　IntroductionThenonlinearconstrainedoptimizationproblemisaveryimportantmathematicalprogrammingprob lem .Ithasbeenstudiedextensively ,andmanyalgo rithmsforsolvingthis problemhasbeen pro posed[1,2 ] .Mostalgorithmsforsolvingthenonlinearcon strainedoptimization problemislocallyconvergent ,suchastheNewtonmethod ,theBFGSmethodandtheSQPmethod ,etc .Toovercomethisdrawback ,manyextendediterativemethodshavebeendevel oped .Forexample ,theNewtonmethodincorporatedwiththelinesearch[1] andhomotopymeth…