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蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。 相似文献
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TSP(旅行商问题)是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法(ACA)的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。 相似文献
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提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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针对人工免疫算法存在易早熟等缺点,将蚁群算法融合到算法中,改进了算子因子,并通过蚁群算法特有的信息素,转移概率等操作,提高了算法的性能,仿真实验中,将融合后的算法结合支持向量机对大数据条件下的汽车设备的故障进行预测,取得了比较好的效果。 相似文献
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本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。 相似文献
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针对无线传感网络中的节点定位精度低的问题,提出了改进蝗虫算法在三维空间节点定位技术。首先,采用了极大似然估计法构建节点定位模型。其次,对蝗虫算法从以下3个方面改进:(1)在种群中采用伪反向学习初始化,增加了种群多样性;(2)在递减系数中使用自适应因子避免算法陷入局部最优;(3)在迭代中使用正交交叉算子进行个体筛选。最后,将改进后的蝗虫算法用于节点定位。在仿真实验中,将本文算法与蚁群算法,粒子群算法和蝗虫算法进行对比,结果说明本文算法在噪声、锚节点密、未知节点数量和能量消耗具有较好的定位效果。 相似文献
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云平台中的作业调度算法一直以来都是研究的热点方向,本文首先描述了Hadoop平台,其次提出了将蚁群算法和差分算法引入到作业调度算法中,通过对信息素的改进,任务搜索,信息素更新操作等措施提高的蚁群算法的性能,将算法运用到作业调度算法,通过仿真实验说明本文的算法与基本蚁群算法相比,在作业任务计算总代价,任务完成时间,经济成本平均值方面都有明显的提高,同时降低了负载均衡,提高了资源利用率。 相似文献
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本文针对当前Ad Hoc网络路由的特点,在Ad Hoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法.该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现"分而治之"的思想.实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势. 相似文献
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首先基于蚁群算法建立了一个多用户检测问题的模型,在这个模型中,蚁群算法得到了简化且更加利于并行计算.随后将最大-最小的蚂蚁系统用于多用户检测,通过试验仿真表明,算法操作简单,能显著提高全局搜索能力. 相似文献
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针对云计算中的任务调度的存在效率低的问题,首先分析了云计算任务调度目标,其次,对蚁群算法的信息素设置质量函数、对选择概率设置经验反馈因子进行了改进,对帝国竞争算法中的殖民地计算方式、边界值的处理都采用了新的方式,最后将两种算法进行融合,得到基于蚁群算法-帝国竞争算法的云计算任务调度算法,仿真实验中,在任务执行时间,执行成本和负载率方面,本文算法都具有一定的优越性。 相似文献
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高层建筑和智能化建筑必须安装多台电梯。为满足人们需求,须采用优化的控制策略来协调多台电梯的正常运转。本研究对遗传算法在电梯群控调度算法中的应用现状进行了阐述,对遗传算法作为电梯群控的调度方法进行寻优的机制、调度程序设计进行研究,并结合实际提出了相应建议。 相似文献
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