基于蚁群算法的庐山最短旅游路径优化

缩短游线可抽象为旅行商问题。本文依照基本蚁群算法求解旅行商问题,再通过研究最大最小蚁群算法分析证明通过改进蚂蚁的路径选择机制和信息素更新机制,可有效提升算法性能。最后,本文将这种改进的蚁群算法应用到庐山TSP问题的求解中,得到一条经过庐山各景点一遍且仅一遍的最短旅游路线,希望能够为庐山旅游活动规划提供决策支持。     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用研究

基本蚁群算法直接应用在QoS组播路由时,容易产生局部最优路径,并且收敛速度较慢,本文对基本蚁群算法的状态转移规则和信息素的更新方式进行改进,并把改进的蚁群算法应用到QoS组播路由中,提出了基于改进蚁群算法的QoS组播路由方案,仿真实验表明,改进后蚁群算法的性能明显优于基本蚁群算法。     

基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法.通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效地进免陷入局部优化,使得算法在收效速度和执行效率上得到提高.     

TSP问题的蚁群算法模型及仿真研究

蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力.     

求解TSP问题的蚁群算法改进探讨

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法.基于群体的协作与学习,该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题.本文提出了一种改进蚁群算法.该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况,应用一种选择策略,从而使得算法跳离局部最优解,并采用局部搜索,以获得更好的优化解.通过仿真实验获得的结果表明,该算法对于蚁群算法具有较好的改进效果.     

基于改进蚁群算法的带时间窗的多目标车辆调度研究

蚁群算法是模仿蚂蚁寻找路径的一种智能化启发武算法.带时间窗的车辆路径问题(VSPTW)是在基本的车辆路径问题(VSP)上增加了时间窗约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难问题.通过采用一种改进的路径构建方法和信息素更新策略,构造一个改进的蚁群算法来求解多目标的VSPTW.与基本AS(Ant System)算法比较结果显示,该算法对于求解VSPHTW问题具有较好的性能.     

蚁群算法在TSP问题中的应用及其优化研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。     

一种优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的启发式算法,它具有许多优良性质,被广泛用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法也存在诸多不足。为使蚊群算法对应TSP问题的解更加优良,提出了一种改进的蚁群算法并对它进行了试验,结果表明改进算法是有效的,这也为蚁群算法的优化提供了一个新的途径。     

蚁群算法求解多选择整数背包问题

本文针对一维、二维多选择整数背包问题的教学模型,采用动态规划和蚁群算法对其进行求解,并对蚁群算法作了适当的改进.随机数据实验表明,随着问题规模的扩大,动态规划算法的计算复杂度将急剧增大,造成求解困难,而基本蚁群算法及改进蚁群算法能够快速有效地求得问题近优解,且改进蚁群算法解的质量比原算法平均提高了2.8%.     

改进分区蚁群算法在Ad Hoc网络路由中的应用

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.     

一种新型直接寻优法

提出了一种新型的直接寻优法，本算法在全局变化的随机搜索基础上，采用聚类的方法，对搜索空间进行切分，利用并行寻优机制，逐步细搜索。这种既确保了优化的质量，又使解以尽快速度收敛。具体实例表明本算法与模拟退火和遗传算法等直接寻优的算法相比，大大提高了搜索效率。     

信息生态链优化的准则探析

从信息生态链的结构、功能、价值三个方面探讨了信息生态链优化准则。优化的信息生态链必须满足结构完善、功效强大、价值共享的要求。结构完善表现为节点质量良好、节点组合科学、连接方式合理、协调互动性强;功效强大表现为信息流转速度快、质量高、成本低;价值共享表现为整体价值增值大、节点增值自实现最优、共享价值分配合理。     

基于离散粒子群算法的多约束多目标优化

利用粒子群算法(PSO)提出了一个新的粒子编码方法,并将其用于高校排课问题。通过对某高校的排课数据进行测试,结果表明,本文所提出的改进PSO算法对于解决高校排课问题的优化是有效的,对其它多目标问题地求解也有借鉴意义。     

面向搜索引擎的政府网站优化

作者通过调研说明了政府网站优化的必要性,并且提出了政府网站优化的方法,如避免复杂的结构,修改关键字结构与密度,加入一些合适的外部链接,可以让一般的政府职能部门网站在搜索引擎上获得很好排名,但对政府门户网站优化还要精心布局网站内部结构,巧妙使用网站内部链接来提高其子页在搜索引擎上的排名。     

量子粒子群算法优化网络拓扑结构技术

针对传统的量子粒子算法不能满足日新月异变化的网络拓扑结构,提出了一种从领域拓扑结构角度进行改进的PSO算法。仿真实验表明,PSO-DSF算法使得粒子在保证收敛速度的同时能够提高它避免陷入局部极值问题,能够高效地优化整个网络的拓扑结构。     

最优化计算中的若干新技术

简要介绍了近年来研究十分活跃的以模仿自然与生物优化为特征的几个新的最优化计算方法：根据退火、进化计算和多目标进化优化,并且给出了这些方法的算法描述,最后对单目标和多目标优化问题各给出一个计算实例。     

基于改进均值聚类的混合型数据库查询优化算法

采用传统算法进行混合型数据库查询,由于文档与查询的匹配过于严格,存在对检索词的重要程度无法区分的问题,造成无法进行检索结果的排序的缺陷。为此,提出了一种基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法。建立混合型数据库查询执行计划代价模型,精准的定义了数据库查询执行代价。将改进均值聚类算法与粒子群算法有效的相融合,将粒子群中的粒子划分为多个子群,更新所有的粒子,通过粒子间的相互信息融汇,搜寻到数据库查询最优解。实验仿真证明,基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法精确度高,效率高。     

基于DM642的视频图像采集压缩传输

由于DSP芯片的强大存储容量和运算速度,成为了视频图像处理技术的基础,H.264是用于编码表示视频信息的新一代标准,具有更低的码率、更高的图像质量和更强的容错能力。通过利用DSP的超长指令字结构(VL1W)和流水线结构并综合应用其它手段设计优化程序,使H.264编码效率大大提高。系统包括视频采集模块、视频编码模块和视频输出模块。根据TMS320DM642的结构和功能特点对编码算法进行内核优化和T264代码优化以增强其有效性。     

混沌粒子群算法在数据库查询优化中的应用

查询计划的一棵左深树看作是一个粒子,对于左深树上的连接操作后序遍历生成一个编码,对粒子群进行速度和位置更新操作,并通过引混沌搜索机制,对粒子进行混沌扰动,保证粒子群个体的多样性,最后通过粒子间的信息共享与传递找到最优数据库查询优化方案。     

基于Google排名影响因素的SEO策略分析

首先简要地陈述了选择Google作为SEO目标搜索引擎的原因,然后通过实例分析了Google排名影响因素,在此基础上,详细地阐述了基于这些影响因素的SEO策略。