《蟻群最佳化算法的計算時間分析》是依託華南理工大學,由周育人擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:蟻群最佳化算法的計算時間分析
- 項目類別:面上項目
- 項目負責人:周育人
- 依託單位:華南理工大學
- 批准號:60873078
- 申請代碼:F0201
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費:31(萬元)
《蟻群最佳化算法的計算時間分析》是依託華南理工大學,由周育人擔任項目負責人的面上項目。
《蟻群最佳化算法的計算時間分析》是依託華南理工大學,由周育人擔任項目負責人的面上項目。項目摘要近年來,蟻群最佳化算法成功套用於各種經典NP-難組合最佳化問題問題和大量工業工程套用問題,蟻群算法的理論研究的必要性和迫切性日顯突出...
蟻群算法是一種用來尋找最佳化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。這種算法具有分布計算、信息正反饋和啟發式搜尋的特徵,本質上是進化算法中的一種啟發式...
主要內容包括蟻群算法基本原理、蟻群算法在TSP及其擴展問題求解中的套用、蟻群算法在VRP及其擴展問題求解中的套用、蟻群算法在最優樹問題求解中的套用、蟻群算法在整數規劃問題求解中的套用、一般連續最佳化問題的蟻群算法以及多目標蟻群算法等。
《蟻群智慧型最佳化方法及其套用》是清華大學出版社在2017年6月出版的圖書,作者是柯良軍。內容簡介 本書在簡要闡述智慧型最佳化方法相關理論的基礎上,介紹了蟻群智慧型最佳化方法的基本原理與算法主要要素等基本內容。同時,介紹蟻群智慧型最佳化方法在旅行商...
模擬螞蟻群體智慧型的人工蟻群算法具有分布計算、信息正反饋和啟發式搜尋的特點,不僅在求解組合最佳化問題中獲得廣泛套用,而且也用於連續時間系統的最佳化。本書是國內首部蟻群算法的專著,系統地闡述蟻群算法的基本原理、基本蟻群算法及改進算法,...
設計並實現求解多星多任務分配問題、單星多任務觀測調度問題和多任務多資源數傳任務調度問題的知識型蟻群算法:根據具體問題定義不同類型的知識,構建能有效管理各種知識的知識模型,基於蟻群最佳化思想設計可行方案構建機制,建立蟻群最佳化模型和...
6.4 連續域最佳化問題的自適應蟻群算法 6.5 基於交叉變異操作的連續域蟻群算法 6.6 嵌入確定性搜尋的連續域蟻群算法 6.7 基於密集非遞階的連續互動式蟻群算法(cIACA)6.8 多目標最佳化問題的連續域蟻群算法 6.9 複雜多階段連續決策...
4.2群智慧型最佳化算法基本原理及其算法步驟 4.2.1引言 4.2.2群智慧型最佳化算法基本原理及其算法步驟 4.3量子計算基本原理 4.3.1量子比特 4.3.2量子邏輯門 4.3.3基本量子算法 參考文獻 第5章量子蟻群最佳化算法 5.1量子蟻群算法基本...
本項目將建立一種具有學習機制的多目標蟻群算法,證明算法的收斂性並估計計算時間,為算法有效性提供理論依據,並將所提出的算法套用於特徵選擇等多目標最佳化問題,為解決這類問題提供有效方案。本項目的成功實施,將為多目標最佳化、多屬性...
《面向實例的群體智慧型最佳化算法及其套用研究》是依託西安交通大學,由任志剛擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 以蟻群和粒子群為代表的群體智慧型最佳化算法近年得到了廣泛研究和套用。為保障對不同問題的適應能力,這類算法一般提供一些...
本項目研究一種多群體蟻群算法。通過群體分工、多群體的協調搜尋解決現有蟻群算法的搜尋時間長、容易產生停滯等缺陷,通過馬爾科夫鏈理論描述多群體蟻群算法的最佳化過程,對其性能和收斂性進行分析,得到類似其它隨機全局最佳化搜尋技術的收斂結論,...
第3章 蟻群算法的收斂性研究 第4章 蟻群算法的實驗分析及參數選擇原則 第5章 離散域蟻群算法的改進研究 第6章 連續域蟻群算法的改進研究 第7章 蟻群算法的典型套用 第8章 蟻群算法的硬體實現 第9章 蟻群算法同其他仿生最佳化算法的...
群智慧型算法作為一種新興的演化計算技術,已成為越來越多研究者的關注焦點,它與人工生命,特別是進化策略以及遺傳算法有著極為特殊的聯繫。群智慧型理論研究領域主要有兩種算法:蟻群算法和粒子群最佳化算法。蟻群算法是對螞蟻群落食物採集過程的...
現有幾種安全曲線選擇算法存在時間複雜度較高等問題,困擾ECC實用安全。.本課題研究輕量級ECC密碼,將比現有ECC提高30%加解密速度。採用蟻群算法加速階n含有大於2的160次方素因子的安全曲線選擇,抵禦常見攻擊。擬通過混沌算法最佳化蟻群算初始...
在概述了進化計算後,重點論述了粒子群最佳化和蟻群最佳化的基本模型及其各種變體,給出了分析粒子群最佳化模型的一種通用方法,證明了基於螞蟻行為實現的蟻群最佳化算法並將其用於解決實際問題。《計算群體智慧型基礎》可作為高等院校智慧型科學、計算機、...
它尤其適用於處理傳統搜尋方法難於解決的複雜和非線性問題,可廣泛用於機器學習、組合最佳化、規劃設計、自適應控制和人工生命等領域,是21世紀有關計算智慧型中的關鍵技術之一。對蟻群算法的研究,可以從算法和套用兩方面進行研究。不斷有學者...
4.5.2 算法計算複雜度比較 4.5.3 算法t—test值比較 4.5.4 相關參數及其運算元分析 4.5.5 動態性能測試 4.5.6 ICPSO與IBPSO的性能比較 4.6 本章小結 第5章 免疫蟻群自適應融合算法 5.1 引言 5.2 蟻群算法最佳化機理 5....
蟻群算法在數據挖掘聚類中的套用所採用的生物原型為蟻群的蟻穴清理行為和蟻群覓食行為。這裡主要闡述兩種行為與聚類的結合點。在蟻群蟻穴清理行為中,蟻群會將蟻穴中分布分散的螞蟻屍體堆積成相對集中的幾個大堆。在聚類分析中,將這些分散...
1.1基於群智慧型的生物啟發式最佳化方法/ 1.2粒子群算法/ 1.2.1基本思想/ 1.2.2算法流程/ 1.2.3PSO偽代碼/ 1.3蟻群算法/ 1.3.1基本思想/ 1.3.2算法流程/ 1.3.3ACO偽代碼/ 1.4蝙蝠算法/ 1.4.1基本思想/ 1.4.2...
3.5.3 實驗結果與分析 46 3.5.4 結果比較與分析 48 3.6 本章小結 49 參考文獻 50 第4章 協同進化蟻群最佳化算法求解機場停機位分配問題 52 4.1 協同進化算法 52 4.1.1 協同進化算法概述 52 4.1.2 協同進化算法的分類 52...
微粒在多維搜尋空間中不斷改變它們的狀態,直到到達平衡或最優狀態,或者超過了計算限制為止。問題空間的不同維度之間唯一的聯繫是通過目標函式引入的。很多經驗證據已經顯示該算法是一個非常有效的最佳化工具。微粒群最佳化算法的流程圖見圖2-1...
第17章 基於PSO工具箱的函式尋優算法 第18章 基於魚群算法的函式尋優算法 第19章 基於模擬退火算法的TSP算法 第20章 基於遺傳模擬退火算法的聚類算法 第21章 模擬退火算法工具箱及套用 第22章 蟻群算法的最佳化計算——旅行商問題(TSP)...
全書共12章,包括MATLAB的基礎知識、模式識別與智慧型計算的概念、神經網路的算法分析、RBF網路的算法分析、模糊系統的算法分析、判別函式的算法分析、最最佳化的智慧型計算、遺傳算法分析、粒子群算法分析、蟻群最佳化算法分析、模擬退火的算法分析、...
7.3 多項目調度遺傳算法 7.3.1 設計方案 7.3.2 算法測試與分析 第8章 項目調度蟻群算法 8.1 蟻群算法 8.1.1 螞蟻系統 8.1.2 蟻群系統 8.1.3 蟻群最佳化算法 8.1.4 蟻群算法的改進 8.2 單項目調度蟻群最佳化...
本項目的研究有利於我們更全面地識別蟻群算法的搜尋偏離, 分析它存在的原因及對算法性能的影響,可以使我們在套用中針對具體問題有效地預測和防止搜尋偏離的發生,提高蟻群算法的最佳化性能、成熟性及實用性。結題摘要 蟻群最佳化(ACO)算法是一...
5.4.1 基於粒子群最佳化算法的矢量量化碼書設計 82 5.4.2 基於蟻群最佳化算法的LTE系統信號檢測研究 83 思考題 86 參考文獻 86 第6章 機器學習算法88 6.1 機器學習基礎和計算理論 88 6.1.1 概念學習 88 6.1.2...
6.1.6 蟻群算法的優點與不足 142 6.2 改進的蟻群系統 143 6.2.1 精英蟻群系統 143 6.2.2 小蟻群系統 143 6.2.3 排序蟻群系統 144 6.2.4 差蟻群系統 144 6.3 自適應蟻群算法 144 6.4 蟻群最佳化算法的套用 146 6.5...
該算法之所以稱為螞蟻追蹤是因為其計算過程中模擬自然界蟻群為了最佳化搜尋食物路徑而標記爬行軌跡的行為。計算時的“人造螞蟻”作為種子點放入地震體中以搜尋斷裂,“蟻群”將捕獲斷裂信息,所得屬性體的斷裂回響更為清晰。螞蟻追蹤屬性體可...
5.3 仿真實驗及分析 88 5.3.1 仿真實驗設計 88 5.3.2 算法基本表現分析 91 5.3.3 算法超體積表現分析 93 5.4 本章小結 95 第 6 章 基於蟻群最佳化的天基資源任務智慧型規劃技術 97 6.1 問題建模 97 6.2 求解...