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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：46
- 1
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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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题名动态分级的改良蚂蚁算法及其应用研究
被引量：8
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作者
陈佳
游晓明
刘升
李娟
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海工程技术大学管理工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第2期380-384,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673258
61075115
+1 种基金
61403249
61603242)
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文摘
针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢、协同机制不够完善的问题,结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先,根据动态分级算子建立种群分级模型;然后,为了改善协同机制,通过结合轮盘赌的头狼影响策略来增加种群间交流;最后,为了提高收敛速度,在保留蚂蚁算法信息素更新公式的同时,通过采取归一化处理的动态信息素更新策略来体现精英作用。为验证效果,采用栅格法对机器人运动空间进行建模,将该算法运用于路径规划问题求解中,并与另外几种智能算法进行比较。仿真结果表明,该算法的收敛速度较快,能以较少的迭代次数找到最优路径,效率较高。
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关键词
蚂蚁算法
狼群算法
动态分级算子
头狼影响策略
动态信息素更新策略
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Keywords
ant algorithm
wolf colony algorithm
dynamic hierarchical operator
head-effect strategy
dynamic pheromone update strategy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法
被引量：6
- 4
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作者
李顺东
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海工程技术大学管理工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期37-46,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.61673258,No.61075115)。
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文摘
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大权重的信息素更新策略,以增强其导向性,提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径,发现其他更优解,以保证算法多样性。然后,每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换,以提高解的质量。以旅行商问题为例,将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比,其表现皆更优。
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关键词
蚁群算法
人工蜂群算法
适应度
双蚁态
动态信息素更新策略
优良解交换
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Keywords
ant colony algorithm
artificial bee colony algorithm
fitness
dualmorphic
dynamic pheromone updating strategy
exchange excellent solutions
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于蚁群算法的骨干网络发现
被引量：3
- 5
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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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