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复杂网络簇结构探测——基于随机游走的蚁群算法 被引量：48
1
作者 金弟 杨博 +2 位作者 刘杰 刘大有 何东晓 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期451-464,共14页
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,网络聚类问题就是要找出给定网络中的所有类簇.有很多实际应用问题可被建模成网络聚类问题.尽管目前已有许多网络聚类方法被提出,但如何进一步提高聚类精度,特别是在没有先验知识(如... 网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,网络聚类问题就是要找出给定网络中的所有类簇.有很多实际应用问题可被建模成网络聚类问题.尽管目前已有许多网络聚类方法被提出,但如何进一步提高聚类精度,特别是在没有先验知识(如网络簇个数)的情况下如何发现合理的网络簇结构,仍是一个未能很好解决的难题.针对该问题,在马尔可夫随机游走思想的启发下,从仿生角度出发提出一种全新的网络聚类算法——基于随机游走的蚁群算法RWACO.该算法将蚁群算法的框架作为RWACO的基本框架,对于每一代,以马尔可夫随机游走模型作为启发式规则;基于集成学习思想,将蚂蚁的局部解融合为全局解,并用其更新信息素矩阵.通过"强化簇内连接,弱化簇间连接"这一进化策略,使网络簇结构逐渐地呈现出来.实验结果表明,对一些典型的计算机生成网络和真实网络,该算法能够较准确地探测出网络的真实类簇数,与一些有代表性的算法相比,具有较高的聚类精度. 展开更多
关键词 复杂网络 网络聚类 簇结构 随机游走 集成学习 蚁群算法
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两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题 被引量：44
2
作者 于滨 靳鹏欢 杨忠振 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2012年第8期1793-1800,共8页
车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题.带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展,其非常复杂,难于求解.本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW.该... 车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题.带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展,其非常复杂,难于求解.本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW.该算法首先通过基于聚集度的启发式分类算法将MDVRPTW简化为多个VRPTW;然后采用蚁群算法对每个VRPTW进行求解.为了提高蚁群算法的效率,提出了两个改进策略:交叉算子和自适应的antweight信息素增量更新策略.最后,通过若干经典的MDVRPTW对该算法进行了验证,结果显示结合基于聚集度的启发式分类算法和改进的蚁群算法是一个求解MDVRPTW的有力工具. 展开更多
关键词 带时间窗的多中心车辆路径问题 聚集度 分类算法 蚁群算法
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基于蚁群算法和支持向量机的节水灌溉技术优选 被引量：6
3
作者 翟治芬 严昌荣 +2 位作者 张建华 张燕卿 刘爽 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期997-1003,共7页
综合考虑了生产、生态、经济、气象、社会和土壤等因素,建立了节水灌溉技术优选指标体系,利用蚁群算法实现指标的筛选,并以支持向量机为分类器,建立了节水灌溉技术优选模型。以山西省的43个县为案例对该模型进行了试验,试验结果表明,在... 综合考虑了生产、生态、经济、气象、社会和土壤等因素,建立了节水灌溉技术优选指标体系,利用蚁群算法实现指标的筛选,并以支持向量机为分类器,建立了节水灌溉技术优选模型。以山西省的43个县为案例对该模型进行了试验,试验结果表明,在指标筛选方面,蚁群算法的应用有效减少了指标数量,从初始节水灌溉技术优选指标体系30个指标中,小麦优选出12个指标,玉米优选出16个指标,大豆和棉花优选出17个指标;在节水灌溉技术优选方面,本文模型针对小麦、玉米、大豆和棉花4种作物分别优选出了相应的节水灌溉技术,与当地的实际情况基本吻合。该模型可为决策人提供科学依据,对节水灌溉项目规划设计中选择适宜的节水灌溉技术有较大的现实意义。 展开更多
关键词 农业工程 节水灌溉技术 优选模型 蚁群算法 支持向量机
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基于蚁群优化的模糊神经网络控制器的应用研究
4
作者 李文江 杨崔 王涛 《工矿自动化》 2009年第3期14-17,共4页
针对传统PID控制方式的不足,文章提出了一种新的永磁同步电动机控制策略,即采用蚁群优化算法对模糊神经网络控制器的3个因子参数ka、kb、ku进行全局优化,给出了永磁同步电动机的数学模型,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计,分析了蚁... 针对传统PID控制方式的不足,文章提出了一种新的永磁同步电动机控制策略,即采用蚁群优化算法对模糊神经网络控制器的3个因子参数ka、kb、ku进行全局优化,给出了永磁同步电动机的数学模型,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计,分析了蚁群优化算法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,基于蚁群优化模糊神经网络控制器的永磁同步电动机调速系统具有很强的鲁棒性和自适应性,动态响应快,能够较好地跟踪负载变化。 展开更多
关键词 煤矿 电机车 永磁同步电动机 控制 蚁群优化 模糊神经网络 鲁棒性
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一种适用于城市道路LTE-V网络的快收敛蚁群优化算法 被引量：1
5
作者 王成金 李士昌 陈山枝 《现代电信科技》 2014年第3期25-28,共4页
针对城市道路车辆密集的特点,利用LTE-V定期发送位置信息的机制,提出了一种快速收敛的蚁群优化算法,通过确定节点选择带的预处理方法,减少了参与蚁群优化节点的数量,进而了提高算法的收敛速度。同时,在信息素初始值设定中,低概率增加选... 针对城市道路车辆密集的特点,利用LTE-V定期发送位置信息的机制,提出了一种快速收敛的蚁群优化算法,通过确定节点选择带的预处理方法,减少了参与蚁群优化节点的数量,进而了提高算法的收敛速度。同时,在信息素初始值设定中,低概率增加选择带以外的节点的参与程度,降低了蚁群优化不能收敛的风险。仿真结果显示,优化后的蚁群算法,收敛速度获得显著提升。 展开更多
关键词 车载长期演进技术 LTE-V 蚁群算法 快收敛路由算法
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基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识 被引量：33
6
作者 张旭辉 林海军 +1 位作者 刘明珠 高豹江 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期44-50,共7页
针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果... 针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。 展开更多
关键词 电力载波通信 多径传输模型 参数辨识 蚁群优化 粒子群优化 无先导卡尔曼滤波
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基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法 被引量：13
7
作者 刘士新 周山长 +1 位作者 宋健海 王梦光 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期89-92,共4页
根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果... 根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果进行了对比.实验结果表明模型和算法的优化效果和时间效率都是令人满意的.该模型和算法经过改进后可应用到包含多个轧制单元计划的轧制批量计划优化问题中. 展开更多
关键词 轧制单元计划 奖金收集旅行商问题 蚁群最优化 遗传算法
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基于邻域粗糙模型的次优决策表约简算法 被引量：1
8
作者 宋晓晓 刘遵仁 彭潇然 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期102-106,共5页
在度量空间基础上,通过将邻域粒化重新定义了上近似、下近似的概念;根据蚂蚁算法的思想,定义了求解邻域决策表的约简算法(ACSR);根据实验分析,得出了一个求解δ算子的公式。
关键词 邻域粗糙模型 邻域集 决策依赖度 Δ算子 蚁群算法 次优约简算法
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