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提出了一种基于遗传多蚁群的QoS组播路由算法,前期利用遗传算法的快速性、全局收敛性生成蚁群算法的初期信息素;后期引入多蚁群思想,克服蚁群算法容易陷入局部最优,导致算法停滞的缺点.仿真结果表明,该算法在多节点情况下具有更强的寻优能力和可靠性,是一种有效的QoS路由方法. 相似文献
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尹向东 《计算机工程与应用》2009,45(17):113-115
利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,引入遗传蚁群算法(Genetic Algorithm Ant Colony algorithm)GAAC来解决QoS路由问题。算法设计的基本思想是首先由遗传算法产生较优解,较优的路径留下信息素,其他路径不改变,然后在有一定初始信息素分布的情况下,用蚁群算法求精解。仿真表明算法比单一采用遗传算法和蚁群算法进行路由选择具有更好的性能,且更适合于动态网络环境下的QoS路由选择。 相似文献
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基于蚁群和人工鱼群算法融合的QoS路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多约束Qos单播路由问题,提出了一种改进蚁群算法和人工鱼群算法融合的QoS路由算法.采用混合蚂蚁行为使初始路径多样化,根据QoS约束条件对蚂蚁可选路径集进行优化,将人工鱼群算法加入到蚁群算法的每一次迭代过程中,利用人工鱼群算法全局快速收敛的优点,来加快蚁群算法的收敛速度和人工鱼群算法的觅食行为,帮助提高了蚁群算法跳出局部最优的能力.仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性. 相似文献
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近几年来,网络的QoS路由问题已经成为一个研究热点。考虑到现有解决方法的一些不足,引入了一种改进的蚁群算法并应用于QoS单播路由问题。该算法针对网络路由问题,对原算法的信息素更新策略进行了修改,同时结合了网络化简策略和双向搜索策略。与现有QoS路由算法比较的仿真结果表明,该算法能够满足QoS单播路由的要求,并且具有较好的最优解求解能力、较快的收敛速度和较强的鲁棒性。 相似文献
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利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,把蚁群算法和遗传算法融合起来,提出了一种遗传蚁群算法(GAAC)来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题。首先利用遗传算法生成信息素分布,然后用蚁群算法求精解,优势互补,期望获得优化性能和时间性能的双赢。并针对算法应用于Ad Hoc网络QoS路由普遍产生的拥塞问题,采用拥塞回避的策略,从而实现网络业务流负载均衡。仿真表明该算法比其它单一采用蚁群算法进行路由选择更适合于动态Ad Hoc网络环境。 相似文献
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基于群体的增量学习(PBIL)算法具有运行过程简单、解决问题快速准确的优点.本文采用二进制编码,针对二进制编码的算法从二进制最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出一种变焦算法用来提高PBIL算法的搜索效率和求解精度.基于多组不同维数的Benchmark函数的仿真结果表明,混合算法具有全局收敛、求解精度及搜索效率高的优点. 相似文献
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针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能. 相似文献
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针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。 相似文献
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挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。 相似文献
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特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。 相似文献
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递归算法的非递归化研究 总被引:7,自引:0,他引:7
1 引言在工程实际中,有许多概念是用递归来定义的,数学中的许多函数也用递归来表达。一个递归算法的执行过程类似于多个函数的嵌套调用,只是主调函数和被调函数是同一个函数而已,在执行过程中,信息的传递和控制的转移必须通过栈来实现,这就导致空间耗费大,执行效率较低,尤其是当递归深度较深时,不但耗费的空间大而且执行的效率也相当低,这是递归算 相似文献
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针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point, TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。 相似文献