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题名基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法
被引量：45
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作者
朱庆保
杨志军
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机构
南京师范大学计算机科学系
爱丁堡大学电子工程系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期185-192,共8页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金No. 01KJB520007~~
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文摘
尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上.
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关键词
蚁群优化
最近邻居
动态信息素更新
变异算法
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Keywords
ant colony optimization
nearest neighbour
dynamic pheromone updating
mutation algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于信息素强度的蚁群算法
被引量：7
- 2
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作者
杨洁
杨胜
曾庆光
李仁发
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机构
湖南大学计算机与通信学院
湖南信息职业技术学院信息工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第3期865-867,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60673061)
湖南省自然科学基金资助项目(06F0132)
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文摘
现有的蚁群算法在选择路径的时候都是同时考虑信息素和路径长度两个因素,导致算法未能很好地模拟真实蚂蚁。为了更好地模拟现实蚂蚁的行为,提出一种新的蚁群算法。该算法在选择路径的时候只考虑信息素强度,而在信息素强度初始化和信息素强度更新的时候考虑了路径长度这一因素,同时也给出一种动态的信息素更新方式。经实验验证这一算法可以取得较好的搜索效果,并且它的运算速度要比现有的蚁群算法快5倍以上。
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关键词
蚁群算法
信息素强度
动态信息素更新
旅行商问题
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Keywords
Ant Colony Optimization（ACO）
intensity of pheromone
dynamic pheromone update
Traveling Salesman Problem（TSP）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于拥挤度的改进蚁群算法
被引量：3
- 3
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作者
高健
顾垚江
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机构
上海大学机电工程与自动化学院
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出处
《测控技术》
2019年第3期11-15,25,共6页
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文摘
针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。
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关键词
智能算法
蚁群优化算法
动态信息素更新
拥挤度
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Keywords
intelligent algorithm
ant colony optimization algorithm
dynamic pheromone update
congestion degree
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于蚁群算法的骨干网络发现
被引量：3
- 4
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作者
吕芳
柏军
黄俊恒
王佰玲
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机构
哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学(威海)网络空间安全研究院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期74-85,共12页
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基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB2004201)
国家区域创新中心科技专项基金资助项目(No.2017QYCX14)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.HIT.NSRIF.2020098)。
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文摘
针对交互网络中实体的非法、异常活动日趋隐蔽,复杂的交互关系又加剧了网络分析难度的问题,提出一种发现骨干网络的蚁群模型。该模型基于路径寻优理论模拟实体间交互关系,量化信息交互路径的显著性,实现网络规模约减。首先,利用网络中心性理论,提出了交互网络中蚂蚁初始位置选择策略;然后,设计了拟合信息交互行为的蚁群模型路径转移机制;最后,利用自适应的信息素动态更新机制引导信息流通路径优化。在真实金融交互网络上的实验结果表明,所提模型在最优解质量和性能上均优于传统蚁群算法,且相比于贪心算法具有更好的覆盖率和准确率。
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关键词
交互网络
蚁群算法
骨干网络
路径优化
动态信息素更新
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Keywords
interactive network
ant colony algorithm
backbone network
path optimization
update pheromone dynamically
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名粒子群位置转移和最近邻居选择的多线程蚁群算法
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作者
林天建
余春艳
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机构
福州大学
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出处
《电脑知识与技术（过刊）》
2007年第14期531-533,共3页
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基金
福建省青年科技人才创新基金(2005J011),福州大学科技发展基金(2005-XQ-22).
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文摘
本文提出了一种多线程的高速收敛蚁群算法,该算法在MMAS基础上,采用多线程来实现其蚁群算法并行机制以减少寻路时间,同时结合粒子群算法中粒子位置转移的机制,采用一种新颖的最近邻居选择策略、并进行动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,都能迅速向较优解靠拢.同时,还采取了一种局部变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.
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关键词
多线程
粒子群算法
最近邻居
动态信息素更新
变异策略
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Keywords
multi-thread
particle swarm optimization
nearest neighbor
dynamic pheromone updating
mutation algorithm
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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