蚁群聚类方法在智能数字参考咨询系统中的应用研究

研究了数字参考咨询系统中苑例的分类问题,根据范例库的特点,将蚁群聚类方法引入数字参考咨询系统中,并对该方法的基本原理和实现步骤进行了分析,对该方法在数字参考咨询系统中的应用进行了测试.     

基于反馈约束改进蚁群算法的网络路由优化

通过优化网络路由,提高网络的拓扑性能,实现网络的能量平衡。传统的网络路由算法采用能量平衡环形路由算法,出现网络能耗不均衡。提出一种基于反馈约束改进蚁群算法的网络路由优化方法。采用区域分割处理办法,得到分簇路由任务概率随机分布模式下的置信概率,通过蚁群反馈约束,提高信息正确传输的概率,根据贝叶斯定理,得到路由现成路由子节点定位和扑救路径方位置信度的递归计算式,实现网络路由优化。仿真实验表明,算法能有效提高网络信息正确传输的概率,可靠性较高,几乎能达到无失真传输,随着路由跳数的增加,设计的路由算法的优势愈发明显,提高了信息传输的通信质量。     

Hybrid ants-like search algorithms for P2P media streaming distribution in ad hoc networks

Media streaming delivery in wireless ad hoc networks is challenging due to the stringent resource restrictions,po-tential high loss rate and the decentralized architecture. To support long and high-quality streams,one viable approach is that a media stream is partitioned into segments,and then the segments are replicated in a network and served in a peer-to-peer(P2P) fashion. However,the searching strategy for segments is one key problem with the approach. This paper proposes a hybrid ants-like search algorithm(HASA) for P2P media streaming distribution in ad hoc networks. It takes the advantages of random walks and ants-like algorithms for searching in unstructured P2P networks,such as low transmitting latency,less jitter times,and low unnecessary traffic. We quantify the performance of our scheme in terms of response time,jitter times,and network messages for media streaming distribution. Simulation results showed that it can effectively improve the search efficiency for P2P media streaming distribution in ad hoc networks.     

蚁群算法及其在TSP中的应用

根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。     

蚁群算法在复杂地形下的路径规划应用

研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。     

两只蚂蚁

<正>地上有一摊蜂蜜。一只蚂蚁见了,迫不及待地爬过去吃。吃饱后,才知自己被蜂蜜粘住,动弹不得。临死前,这只蚂蚁感叹道:"我真傻,为了一点甜头,而葬送了自己。"受这只蚂蚁的教训,后来,蚂蚁们看见这摊蜂蜜,都绕着走,生怕越雷池一步。可有一只蚂蚁偏不信邪,硬是要重蹈前一只蚂蚁的覆辙,去尝那点甜头。蚂蚁们看着它走向那摊蜂蜜的背影,都嘲笑它傻。     

改进型蚁群算法在多关节机器人捕捉路径规划上的应用

针对狭窄空间中机械臂的路径规划问题,提出一种改进型蚁群优化算法应用于机械臂的路径规划。通过对传统蚁群算法从概率分布的计算、最优路径二次优化、路径淘汰机制等方面进行改进,并使用Matlab软件进行仿真。对比改进前后算法的收敛效果,发现改进型蚁群算法的自组织性大大增强了系统的鲁棒性,能够明显提高机械臂在矿井等复杂环境下的适应能力。     

机器人路径规划跟踪算法研究

设计一种线性观测器模型,通过奇异值分析将观测模型分解为路标信息矩阵和机器人位置和姿态信息矩阵,并通过多重多元统计方法计算出关系矩阵,保证了移动机器人的目标跟踪。     

基于蚁群算法的QoS路由问题研究

QoS网络路由问题是一类NP-完全问题,不能在多项式时间内找到问题的解答。本文应用蚁群算法,通过生物仿真运算,能较快地得到全局最优解。