群体智能混合算法优化 XML数据查询策略 *

采用路径离散化规则 ,结合 XML半结构化的特点及概率知识 ,融合粒子群算法与蚁群算法 ,提出一种优化 XML数据查询的概率方法 ,采用粒子群算法快速生成信息素分布 ,利用蚁群算法精确求解 ,达到了优势互补,提高了数据查询的范围和收敛的效率。仿真实验表明这种融合方法具有更好的查询效果。     

基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

压缩因子综合信息粒子群算法

在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失,个体趋同性增加,因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法,该算法结合了压缩因子和综合信息策略,其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索,综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试,结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。     

具有博弈概率选择的多子群粒子群算法

针对粒子群算法在求解复杂多峰函数时存在早熟、易陷入局部最优、全局收敛性能差等缺陷,考虑种群结构、多模式学习和个体间博弈等因素,提出了具有博弈概率选择的多子群粒子群算法.该算法从改善群体多样性、提升个体搜索能力的角度出发,构建了动态多种群结构,并针对每个子群构建不同的学习策略(极端学习、复合学习、邻域学习和随机学习),子群间进行最优信息共享,形成异构多子群的多源学习方式;将进化博弈思想引入群体搜索过程中,个体通过收益矩阵和扎根概率进行策略概率选择,进入适合个体能力提升的子群进行学习.基于12个标准测试函数,针对算法中重要参数子群规模L的取值进行了组合实验,结果表明L取值N/2或N/3时,种群适应度分布及中位值具有明显优势;针对算法性能测试,利用不同维度下的标准测试函数与7种同类型算法进行对比实验,实验结果显示,改进算法在最优值、求解稳定性及收敛特征上整体优于对比算法,说明多源学习和博弈概率选择策略可以有效改善粒子群算法的性能.     

PSOSA混合优化策略

本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法，该方法在群体进化的每一代中，首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向，然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性，又可以利用模拟退火算法的全局收敛性。本文还证明了该混合优化方法依概率1收敛于全局最优解。仿
真结果表明，在搜索空间维数增大时，该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。     

基于群体适应度方差的粒子群优化算法

由于粒子群算法在进化后期存在搜索速度较慢,容易陷入局部最优点以及搜索到解的时间较长且精度不高的缺点,所以对算法进行改进的研究就成为一个必要的课题.通过利用混沌的遍历性和随机性的特点,引入基于Tent映射的混沌理论机制,使算法在进化后期一旦陷入局部最优点就可以跳出局部最优点的位置,并且通过群体适应度方差的计算来判断当前群体的离散程度或聚集程度,进而判断是否需要以一定的概率选择微粒个体去进行混沌更新.几个测试函数的仿真实验结果也表明了该算法在搜索时间上、解的精度上都要远远优于标准的粒子群算法,是一种可行的优化工具,有一定的应用前景.     

非线性动态加速系数对粒子群算法的影响

粒子群算法(PSO)中的加速系数影响着粒子的个体认知和群体认知,而传统算法中的加速系数一般取常量.据研究发现,粒子的个体认识和群体认识分别主导着粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,提高粒子个体认识可以有效增强算法的全局搜索能力,而提高粒子的群体认识可以有效增强算法的局部搜索能力.为进一步研究加速系数对粒子群算法的影响,本...     

机器人逆运动学差分自适应混沌粒子群求解

采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法,并引入混沌映射初始种群和粒子群学习因子与惯性权重的自适应算法,提出多子群分层差分自适应混沌粒子群算法。该算法采用的多子群分层结构能提升个体共享群体信息的能力,底层利用动态差分算法进行全局搜索,顶层精英群利用改进的粒子群算法进行局部搜索。仿真试验和实际应用表明该算法在稳定性、搜索成功率以及收敛精度有显著提高,能有效解决机器人逆运动学模型的求解。     

.求解小批量流水线调度问题的混合微粒群算法*

针对基于交货期的小批量流水线调度问题,提出了一种微粒群优化算法。其中利用最小位置值(smallest position value,SPV)规则,使具有连续本质的微粒群算法能直接应用于调度问题,并通过动态调整参数平衡算法的全局搜索和局部搜索的能力。针对微粒群算法容易陷入局部最优的缺陷,利用模拟退火算法的概率突跳机制改进其优化性能,并设计了三种微粒群模拟退火混合算法。最后,仿真实验表明所得算法具有良好的寻优特性与运算效率。     

多种群粒子群算法与混合蛙跳算法融合的研究

针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上易于陷入局部最优值的缺点,提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法.算法采用多种群粒子群方法,每次进化后,将各子群中的最优粒子组成新的群体,采用混合蛙跳模式进化,以提高种群的多样性.粒子群各子群的进化模式中,除考虑本子群最好的粒子外,还考虑整合群体最好的粒子.相对于其它一些改进的粒子群或混合蛙跳算法,融合算法概念简单,易于实现,具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.基准测试函数的仿真结果表明,本文算法优于目前一些常见的改进粒子群算法.     

XML查询优化研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准.由于网络上信息的本质特性和XML数据内在的灵活性,很多用XML编码的数据都是半结构化的.随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML数据的存储模型.与此同时,XML的查询优化也是数据库领域研究的一个重要课题.综合论述了XML数据查询优化技术的现状,指出了XML查询优化的特点和研究的关键性问题.描述了查询优化技术各个方面的重要研究成果以及存在的问题,进一步展望了未来的研究方向,并在此基础上提出了对XML查询优化方法的一些观点.     

基于移动Agent的元数据自动抽取研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上,提出了基于移动Agent的元数据自动抽取系统模型。该系统由三个层次构成网络信息层、移动Agent平台和元数据提取及管理模块,语义Web为解决元数据信息处理提供了一个基本的技术框架,其中核心层为XML,RDF,Ontology。最后,给出了改进的粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

Query optimization in XML structured-document databases

While the information published in the form of XML-compliant documents keeps fast mounting up, efficient and effective query processing and optimization for XML have now become more important than ever. This article reports our recent advances in XML structured-document query optimization. In this article, we elaborate on a novel approach and the techniques developed for XML query optimization. Our approach performs heuristic-based algebraic transformations on XPath queries, represented as PAT algebraic expressions, to achieve query optimization. This article first presents a comprehensive set of general equivalences with regard to XML documents and XML queries. Based on these equivalences, we developed a large set of deterministic algebraic transformation rules for XML query optimization. Our approach is unique, in that it performs exclusively deterministic transformations on queries for fast optimization. The deterministic nature of the proposed approach straightforwardly renders high optimization efficiency and simplicity in implementation. Our approach is a logical-level one, which is independent of any particular storage model. Therefore, the optimizers developed based on our approach can be easily adapted to a broad range of XML data/information servers to achieve fast query optimization. Experimental study confirms the validity and effectiveness of the proposed approach.     

Schema-aware XPath filtering on XML document streams

The XML stream filtering is gaining widespread attention from the research community in recent years. There have been many efforts to improve the performance of the XML filtering system by utilizing XML schema information. In this paper, we design and implement an XML stream filtering system, SFilter, which uses DTD or XML schema information for improving the performance. We propose the simplification and two kinds of optimization, one is static and the other is dynamic optimization. The Simplification and static optimization transform the XPath queries to make automata as an index structure for the filtering. The dynamic optimization are done in runtime at the filtering time. We developed five kinds of static optimization and two kinds of dynamic optimization. We present the novel filtering algorithm for the resulting transformed XPath queries and runtime optimizing. The experimental result shows that our system filters the XML streams efficiently.     

混沌粒子群优化的纹理合成算法研究

粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的通历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。     

具有分工策略的量子粒子群优化算法

基于量子行为的粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索新方法.介绍了PSO算法和QPSO算法,在对QPSO算法和基于分工策略的PSO算法分析的基础上,提出了基于分工策略的QPSO算法,然后对新算法进行实验.实验结果表明,新算法在收敛性和取得最优值方面优于基于分工策略的PSO算法.     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

基于改进的鸡群算法在云计算资源调度中的研究

针对云计算中的资源调度效率低的问题,提出将改进后的鸡群算法用于调度。引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化,提高全局搜索能力。对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进,优化了鸡群个体位置,通过差分算法对鸡群算法整体的个体位置进行优化,最后通过边界处理从整体上预防了算法中个体位置可能出现的越界。在仿真实验中,将优化后的鸡群算法与基本鸡群算法,粒子群算法和蚁群算法进行在完成时间、花费成本、能量消耗和负载均衡中进行了对比,取得了较好的效果。     

改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题

为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优,提出了扫描-粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描,生成初始可行解链,将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索,得到粒子种群历史最优位置,将种群粒子最优位置逆转录生成对应的可行解链。将改进型粒子群算法用于求解郑州煤电物资供销有限公司的车辆调度问题同时将该算法与经典的粒子群算法和遗传算法做了对比实验,仿真实验结果表明,改进型粒子群算法可以更快速、更有效求得车辆路径问题的最优解。     

量子群智能优化算法综述

随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。