基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

遗传蚁群融合算法求解航迹规划问题对比研究

蚁群算法和遗传算法的融合是目前的研究热点之一,因此研究不同的遗传蚁群融合算法对算法的选择及其改进具有积极的意义.研究了遗传算法的编码方式、交叉方式及变异操作和蚁群算法的原理,且着重研究了遗传蚁群混合算法、蚁群遗传混合算法、同遗传算法整合的蚁群算法等三种融合算法,并应用这三种算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对所得的最优解从精度和快速性对其进行了分析和比较,可以得出遗传蚁群算法快速性最好但精度稍差,同遗传算法整合的蚁群算法精度最好但比较费时,蚁群遗传算法的精度和快速性介于前两种算法之间.     

三种混合粒子群算法比较

混合粒子群算法是融合其它算法或技术特性来针对性地对基本粒子群算法进行改进的一类算法.文中对其中有代表性的三种:交叉粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群展开了比较研究,分别从混合目的、混合基本方式、混合算法实现的关键步骤、混合算法的优化性能等多个方面对这三种混合算法进行了比较.通过这些比较,总结出了三种混合算法基本的混合方式及...     

体育竞猜选票的统计算法研究

该文对体育选票问题中的不同选票数、选票的理论平均得分进行了计算和论证,给出了选票统计处理的三种算法:名次比较算法、分档比较算法和分值算法,并对这三种算法的运算效率进行了分析比较。     

数字图像置乱加密解密技术的研究与实现

研究了多媒体图像加密解密的相关技术,对相关的加密算法进行了研讨和实现,主要对三种图像置乱算法利用MATLAB软件进行了编程实现。首先对像素置乱、行列置乱、色彩饱和度置乱三种算法进行实现,分析不同算法的加密效果。然后用三种加密方法对选取的同一图片进行了加密解密实现,比较加密效果,分析三种算法各自的优缺点。     

关于数据结构中出栈序列问题的讨论

栈是一种非常重要的数据结构,递归、函数调用都离不开栈.对栈的输出研究是栈的一个主要研究内容.本文对三种常见算法进行了比较,并给出了最优算法的具体实现方法.     

几种改进BP算法及其在应用中的比较分析

分析了标准BP算法存在的问题,对ABPM、HBP、LMBP三种改进的BP算法进行了研究,以企业战略预警系统为例,分别用改进算法进行仿真,从收敛速度、收敛精度等方面进行比较分析。仿真结果表明,三种改进算法均不同程度解决了标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,其中LMBP算法达到的效果是最优的。     

约束满足问题中一致性算法的分析与研究

约束满足问题是人工智能领域的重要研究方向,其求解方法有三种,搜索、一致性算法和约束传播,其中一致性算法通常通过缩减问题域来提高搜索算法的效率.着重介绍了几种常用的一致性算法,并对几种常用算法进行了分析、比较和研究.     

RFID系统阅读器反碰撞算法的改进研究

本文研究了RFID系统中阅读器冲突问题,分析了三种阅读器冲突问题,并给出了冲突模型。对目前已有的阅读器防冲突算法进行了分析比较,并在Pulse算法的基础上提出了一种改进型的算法,降低了阅读器在控制通道里的冲突概率并提高了阅读器阅读速率,对该算法的理论分析表明,该算法适合于移动式阅读器网络或手持式阅读器的应用。     

计算网格中独立任务批模式调度映射算法研究

本文研究了计算网格中支持独立任务的批模式调度映射算法,详细介绍了极小极小算法(Min-Min)、极大极小算法(Max-Min)、最大时间跨度算法(Max-Int)三种典型的映射算法的算法原理,并结合一个具体的应用实例分析比较了三种算法的性能参数。最后针对三种映射算法的特点提出了自己的见解。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

面向端元提取的粒子群优化遗传算法

现有的粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)无法很好地解决高光谱影像端元提取这类离散解空间内的大规模取样优化问题。针对该问题,借鉴凸面几何学理论,利用局部模式粒子群优化的原理改进遗传算法,提出一种面向高光谱影像端元提取的粒子群优化遗传算法(PSOGA)。利用模拟数据和PHI影像对PSOGA算法和GA算法进行实验对比。分析结果证明,PSOGA算法的收敛速度优于GA算法。     

基于粒子群优化和遗传算法的协同聚类算法

为充分发挥粒子群优化算法和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于粒子群和遗传算法的协同进化算法,并将其应用于聚类分析。通过构建2个相互竞争的种群,采用相对适应度度量方法,在一个纯自举的过程中产生最优竞争个体。在现实世界数据集上的仿真实验表明,该算法在收敛精度方面优于基于遗传算法的聚类方法和基本粒子群优化聚类算法。     

基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

多态细菌趋药性优化

在细菌群趋药性规则与细菌趋药性算法的基础上,提出一种新的函数优化算法——多态细菌趋药性算法。该算法克服了细菌趋药性算法收敛较慢、易陷入局部最优的不足,利用菌群之间的交互信息来修正其觅食过程。对不同函数优化结果表明该算法性能优于遗传算法、粒子群算法、细菌趋药性算法,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法。     

一种新的差分与粒子群算法的混合算法

利用粒子群算法的快速收敛性和差分进化算法的搜索精度较高等特点,提出了一种新的混合优化算法。该算法在粒子群算法的中后期,在已经寻找到的最优位置周围,随机生成一定数量的粒子进行差分进化算法,可以减少一定的运算量和在较优的区域进行寻找最优解。通过几个Benchmark函数的测试证明,新的混合算法具有搜索精度更高和更快收敛的优点。     

新的融合算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划一直是机器人学领域的一个非常重要的研究课题。提出了一种基于蚁群粒子群算法融合的机器人全局路径规划算法,该方法有效地结合了蚁群算法和粒子群算法的优点,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布;然后利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点,求得全局最优解。仿真实验结果证明了该方法的有效性和可行性。     

基于个体状态的粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。     

一种求解高维约束优化问题的γ-PSO算法

PSO算法是一种随机搜索的群体智能算法,在求解高维约束优化问题,尤其是在约束条件较多时,PSO算法易陷入局部极值且收敛速度慢。针对上述问题,对PSO算法进行了改进,提出了γ-PSO算法,把PSO算法的随机数由(0,1)扩展到(-1,1),这样加大了粒子飞行速度和飞行方向的多样性,从而使PSO算法具有摆脱局部极值的能力。对γ-PSO算法进行了求解高维约束优化问题的实验,实验结果表明γ-PSO算法能收敛到全局最优值,收敛性能明显优于其他改进的PSO算法和其他优化算法。     

改进蚁群优化算法求解折扣{0-1}背包问题

折扣{0-1}背包问题（Discounted {0-1} Knapsack Problem,DKP）是一个NP-困难的组合优化问题,尽管已经存在一些求解DKP的智能优化算法,但目前尚没有用蚁群优化（Ant Colony Optimization,ACO）算法求解DKP的研究。提出了一个求解DKP的改进ACO（Modified ACO,MACO）算法。MACO算法使用整数编码以保证每组物品最多只有一个物品被选中,在MACO算法构造解的每一步,采用组内竞争选择来降低算法的时间复杂性,对计算选择概率的公式,放弃启发式信息以减少参数并简化算法参数设置,对蚂蚁构造出的解,经修复后使用基于价值密度和价值的混合贪婪优化算子来提高算法的寻优能力。在四类测试用例上对MACO算法进行了测试并与其他算法进行比较,实验结果表明MACO算法的性能明显优于其他算法。