基于迭代局部搜索的路径规划蚁群算法

针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是：从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。     

求解最小费用流问题的蚁群算法

为了运用蚁群算法解决最小费用流问题,首先结合有向网络描述了最小费用流数学模型,运用从终点向始点反向计算的思想求解在最大可行流约束下的最小费用,然后给出了其具体过程.最后通过仿真实验,调整圈法和标号算法验证表明：该算法是有效可行的.     

云计算环境下改进蚁群算法对资源搜索的应用研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模型,对于用户提出的服务需求,要对大量的计算资源进行搜索,以寻找最优资源。如何高效搜索计算资源成为云计算模型中所要解决的问题。针对蚁群算法的缺陷,改进了信息素更新策略,改进了状态转移概率,引入了拥挤度的概念,改善了算法的全局寻优能力。     

柱状网格的有向边搜索数上界问题

图的路宽在超大规模集成电路（VLSI）设计中有相当广泛的应用,其中与之相关联的是图的点搜索数及边搜索数问题.本文给出了有向柱状网格的有向边搜索数的上界.     

基于蚁群算法的分子对接搜索方法研究

分子对接方法研究生物大分子的相互作用与识别机制,对了解生命现象及其本质规律具有重要的理论和应用价值.本文采用蚁群算法对分子对接程序Autodock 3.0的能量寻优过程进行了改进.测试了22个蛋白质-小分子体系,与原程序相比较,蚁群算法能够有效地改善程序的搜索结果.同时,比较了采用局部搜索和未采用局部搜索的算法,蚁群算法也比原程序有更好的表现.蚁群算法对分子对接的搜索方法进行了新的尝试,将对分子对接软件的改进提供一些启示.     

混合型蚁群算法及其应用

蚁群优化算法——蚂蚁系统（Ant System,AS）是Dorigo M在20世纪90年代最早提出的一种新型生物智能算法,Dorigo M将蚁群优化算法应用于解决经典的旅行商问题（TSP）,取得了较好的应用效果。采用混合型蚁群算法进行优化求解,探讨其实现TSP问题的求解流程,以更好地指导实际问题解决。     

基于有向无环图的时间-费用优化调度算法

在网格计算环境中,基于时间限制和费用最小的有向无环图（DAG）调度算法,运用了经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行。该文综合考虑时间、费用以及任务间的优先关系等诸多QoS需求,提出了基于有向无环图的优化调度算法。通过仿真实例,论证了该算法的优越性。     

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.     

蚁群算法的原理及其改进

蚁群算法来源于对蚂蚁群体搜索行为的追踪研究,其基于信息素的正反馈特性有助于快速找到最优解。但蚁群算法也有不足之处,主要表现在当问题规模较大时,容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞。本文以旅行商(TSP)问题为基准,介绍了蚁群算法的原理,然后讨论了三种改进策略,主要表现在对其关键因子———信息量增量进行调整,这些改进策略有效地改善了蚁群算法过早停滞的现象。     

蚁群算法及其应用综述

蚁群算法是一种新型仿生优化算法,其分布式计算机制及与其它算法的良好结合性,使其在短期内得到了快速发展和应用。首先在简述蚁群算法基本原理及特点的基础上,对算法的发展及研究状况作简要概述,然后结合几种具有代表性的算法改进模型,对算法在不同优化领域的应用进行介绍,最后结合蚁群算法的理论及应用研究成果,对算法的发展加以总结。     

WEB数据搜索引擎技术探究

首先对Web数据搜索引擎技术进行了概述，在此基础上进一步阐述数据采集过程、Robot的搜索策略、HTML解析器基本算法及数据检索模型，最后指出目前搜索引擎存在的问题，提出未来搜索引擎的发展方向。     

基于蚁群算法的矿井火灾救灾最短路径研究

为了减少矿井火灾中人员伤亡和财产损失,提出在矿井火灾中确定最短路径的方法.充分利用蚁群算法的基本思想,首先根据巷道的长度,构造出巷道的当量长度体系,然后确定出巷道当量长度邻接矩阵,从而确定出科学合理的矿井火灾最短救援路径.通过蚁群算法和Matlab软件对此方法进行仿真和计算,测试结果表明,此方法确定的最短路径科学合理.     

求解DNA杂交测序的改进最大最小蚂蚁算法

根据DNA杂交测序的特点,设计了一个改进的最大最小蚂蚁算法.首先,对问题进行预处理,将其转化为有约束的非对称旅行商问题;然后,对状态转移规则和全局更新规则进行改进,并运用变量邻域搜索思想,设计了一种简单高效的局部搜索技术.最后,采用后处理技术来解决长度约束问题.实验结果表明:该算法提高了DNA杂交测序的求解精度.     

改进遗传—蚁群算法求解多维0/1背包问题

针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法|在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。     

基于改进遗传算法的功率调配优化研究

论文对AGC功率调配优化问题进行了研究。针对AGC功率调配的特点,设计了一种用于进行功率调配优化的改进遗传算法。对机组状态和容量采用分别处理的模式,缩短了二进制编码长度;将适应度函数映射为综合成本,简化了约束条件的处理,提高了算法的精度和效率。     

基于uC／OSⅡ系统的音频频谱仪设计

所设计的基于uC／OSⅡ系统的音频频谱仪，硬件平台是Ccrtex—M3内核的STM32F103ZET6芯片，软件平台包括Keil MDK、Matlab和Virtins Sound Card Multilnstrument。经过测试，可同时将仿真结果与设计结果显示出来。     

基于飞思卡尔单片机和LabVIEW的汽车组合仪表功能模拟系统设计

目前在汽车仪表生产厂和整车厂都需要对汽车组合仪表进行严格测试,测试方法主要是测试系统模拟汽车传感器信号,通过线束传输到仪表上,观察仪表显示状态。模拟系统基于信号模拟思想,使用Lab VIEW平台实现上位机虚拟仪表界面,飞思卡尔XS128单片机作为下位机实现对汽车仪表中的转速、车速、燃油、水温信号以及开关量信号的功能模拟,上、下位机通信标准为RS-232C。     

匹配视觉特性的频谱切割编码方法与计算机模拟

对一种适用于数字电视／高清晰度电视的三维视频编码方法进行研究，给出实验结果。与人眼视觉特性相匹配，该法对低频亮度分量采用全帧速率传输以保证良好的运动显示，对高频亮度分量以降低的帧速率传输，以保证静止图像的细节。实验表明，这种编码方案简单有效，是一种有前途的编码方案。