基于蚁群算法的多目标网页综合评价策略

蚁群算法是Marco和Dorigo等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种群智能优化算法。为了提高搜索引擎系统中的查全率和查准率,采用理论分析和实验相结合的方式,研究了蚁群算法在搜索引擎系统中的应用。引用蚁群算法量化用户偏爱度,提出了一种基于网页的链接结构、内容关联度和用户偏爱度三个指标的多目标优化模型的网页价值综合评价体系。从理论上阐述了蚁群算法应用于搜索引擎系统的可行性及适应性。最后实验仿真证明了该网页价值综合评价策略的有效性和优越性。     

动态分阶段蚁群算法及其收敛性分析

为了提高蚁群算法的收敛速度和求解精度，根据仿生优化算法在不同阶段的特点，提出一种改进的蚁群算法．该算法对参数和选择策略进行了分阶段设计，而且参数的分阶段是根据寻优状态动态划分的．通过对蚁群系统马尔科夫过程进行分析，证明了该算法的全局收敛性．针对典型的TSP问题进行仿真对比实验，验证了该算法在速度和精度方面优于传统蚁群算法．     

基于Web的搜索引擎算法的研究

随着互联网爆炸性的发展,搜索引擎技术不断发展和完善。从理论上研究了一种基于蚁群算法的搜索引擎算法,并通过仿真实验证明了该算法可以提高搜索效率,具有本质并行性,易于在网络上的分布式系统中实现,并能够较好地维护系统稳定性。     

蚁群算法在TSP问题中的参数设定

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法在解决离散优化问题性能良好。该文介绍了对蚁群算法中的ACO算法的基本思想和实现方法,并对其中的参数进行了说明。关于TSP问题中的各个规模的城市数目,对蚁群算法的参数设置进行了实验分析,并给出了合理的参数设置,对规模类似的离散优化问题能够提供有效的借鉴。     

一种新的融合分布估计的蚁群优化算法

提出了一种新的融合分布估计的蚁群优化算法。该算法突破了传统蚁群过早收敛的局限性,且蚁群中的每个蚂蚁具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题。仿真实验结果表明该算法的性能优于现有的其它几种蚁群优化算法。     

混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化

低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。     

蚁群系统模型的比较及参数优化

蚁群算法是一种模拟进化算法,根据信息素更新策略的不同,蚁群系统模型分为蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统。本文对三种模型的原理、特点进行研究,并通过仿真实验分析三种模型的性能及参数对其性能的影响,进而提出的参数优化规则,有利于蚁群算法在组合优化问题中的推广和应用。     

基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法：基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明：基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法:基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明:基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

蚁群系统模型的比较及参数优化

蚁群算法是一种模拟进化算法，根据信息素更新策略的不同，蚁群系统模型分为蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统。本文对三种模型的原理、特点进行研究，并通过仿真实验分析三种模型的性能及参数对其性能的影响，进而提出的参数优化规则，有利于蚁群算法在组合优化问题中的推广和应用。