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2003-2020 全部
为您找到包含“Ant Colony Optimization Algorithm”的内容共19

王小平,阮茜

2010-12-28

为解决船舶通过船闸、调度计划难以生成的难题,提出了基于蚁群优化算法的船舶过闸计划生成方案,建立了船舶过闸问题的优化模型,包括目标函数和约束条件,给出了基于蚁群算法的船舶排档问题描述,详细列出了船舶过闸排档计划生成的蚁群算法的构造过程,包括信息素策略、概率转移策略、约束条件的处理和算法步骤。依据该算法,结合三峡南线船闸的实际调度数据,给出了实验结果,分析了蚁群算法中各参数对实验结果的影响。

高等学校博士学科点新教师基金(200804871150

国家自然科学基金(60904074

华中科技大学控制科学与工程系,武汉 430074,华中科技大学控制科学与工程系,武汉 430074

#信息科学与系统科学#

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冯晓芳,刘湘黔

2012-06-12

列车运行调整是一类NP难组合优化问题。本文针对CBTC城轨列车运行的特点,提出了一个单目标多约束条件的列车运行调整模型。利用蚁群算法对列车运行调整问题进行了分析求解。并在论文最后针对列车晚点运行调整实例进行了仿真计算,结果表明前面提出的基于蚁群算法的列车运行调整方案可以减少实际运行时刻表与计划时刻表的偏离,该调整方案是可行的和有效的。

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044,北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044

#电子、通信与自动控制技术#

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韩瑞莲,王永贵

2011-02-25

本文针对蚁群优化算法(ACO)的缺陷,考虑到云计算的特点,结合遗传算法全局收敛的优点,将遗传算法融入到蚁群优化算法的每一次迭代中,加快其收敛速度,并引入逆转变异策略,避免了蚁群优化算法陷入局部最优。深入研究了云环境中蚁群遗传算法的资源调度策略,并通过扩展云计算仿真平台CloudSim实现了模拟仿真。实验结果表明,此融合算法能够缩短云环境下的任务运行时间,提高资源利用率.

基金项目:辽宁省教育厅基金项目(05L169

辽宁省教育厅高等学校科研项目(2009A349

辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院 葫芦岛 125105,辽宁工程技术大学 软件学院 辽宁 葫芦岛 125105

#计算机科学技术#

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Jia Lixin,Zhu Wenzhi

information distance criterion and ant colony optimization algorithm(ACO), is proposed. The paper analyses the

2010-08-02

Specialized Research Fund for The Doctoral Program of Higher Education(No. 20070698059

Specialized Research Fund for The Doctoral Program of Higher Education(No. 20090201110019)

School of Electrical Engineering, Xi‘an Jiao Tong Univ,School of Electrical Engineering, Xi‘an JiaoTong Univ.

#Computer Science and Technology#

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陈英武,邢立宁

2009-02-17

卫星及其应用系统任务调度问题是空间资源管理的重要内容之一。卫星地面站系统任务调度是在给定的时间内,对卫星需要执行的任务分配地面站及执行时间,以便卫星能最大限度地完成任务。卫星地面站系统任务调度是一个典型的组合优化问题,优化过程极其复杂。鉴于此,该文提出了一种有效求解卫星地面站系统任务调度问题的蚁群优化算法。蚁群优化是模拟现实世界中的蚁群觅食的行为而提出的一种解决组合优化问题的新算法。该方法具有卓越的全局搜索和群体学习能力。实例计算结果表明,蚁群优化算法能有效地求解卫星地面站系统任务调度问题。

高等学校博士学科点专项科研基金项目(20059998019

国防科学技术大学信息系统与管理学院,国防科学技术大学信息系统与管理学院

#管理学#

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薛锋,罗建,王慈光

2009-03-23

编组站动态配流所要解决的核心问题是从众多的解体方案中选择对出发列车有利的方案。由于问题的复杂性,目前仍然缺乏高效算法。蚁群算法作为一种基于种群的并行进化算法,易于与其它启发式方法相结合,能够利用正反馈原理发现满意解。通过改进编组站动态配流树状模型,可将不相容方案纳入解体方案的搜索过程。根据方案树的改进构造规则,设计了求解编组站动态配流问题的蚁群算法。同时,蚁群算法在计算精度上具有优越性,是解决较大规模动态配流问题的有效途径,可为编组站阶段计划自动优化编制提供决策基础。

国家自然科学基金(60776824

西南交通大学交通运输学院,西南交通大学交通运输学院,西南交通大学交通运输学院

#交通运输工程#

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曹飞,李何

2009-03-26

通过分析在单核架构中基于蚁群算法的Ad hoc路由算法在多核架构的计算机环境下面临的问题,提出多核架构下基于改进蚁群算法的并行Ad hoc路由算法。该算法充分利用多核计算机的并行计算能力,缩短了寻找最优路径的时间。

武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉理工大学计算机科学与技术学院

#计算机科学技术#

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庞思睿,孙文生

2007-12-17

本文分析了人工蚂蚁群算法及其在通信网负载平衡等方面的应用, 给出了一种基于蚁群优化算法的网络负载平衡改进算法,实验表明,在该算法的作用下,分布式动态路由选择算法能有效地优化路由调度。

北京邮电大学,北京邮电大学

#电子、通信与自动控制技术#

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柯良军,冯祖仁

2009-01-04

在极大极小蚁群系统的基础上,提出了一个求解定向问题的蚁群算法.给出了一种刻画两个解之间差异的距离.利用这种距离,提出了自适应更新信息素下界和自适应重新初试化信息素两种方法来避免停滞,其基本思想是使得构造的解与优解的距离足够大。实验结果表明:与Chao等人提出的算法相比较,蚁群算法能快速地求得高质量的解;并且所提出的方法能有效避免停滞,从而改进蚁群搜索能力。

高等学校博士学科点专项科研基金(20050698032

西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

#计算机科学技术#

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刘媛,韩应征

2009-04-17

蚂蚁具有找到蚁穴与食物源之间最短路径的能力,受此启发提出的蚁群算法最初用于解决旅行商问题,具有自适应性、鲁棒性及本质上的并行性等许多特点,广泛适用于各种静态和动态的组合优化问题中,具有潜在的应用前景。 由Dorgio等提出的蚁群算法的描述可知,在通用启发式蚁群算法的起始阶段,信息素值被初始化为统一的值,对解的搜索没有指导意义,启发值此时反而能够提供有用的局部信息,有助于算法的快速收敛。随着算法的进行,根据搜索到的不同路径而更新的信息素值,存储了解空间的全局最优解信息,相对于启发值而言,所起的作用不断提高。因此设计了一种自适应的启发值因子,能够随着算法的进行调整信息素值和启发值之间的相对权重,加速算法的收敛速度。 为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进。通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性。

太原理工大学信息工程学院,太原理工大学信息工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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