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题名一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解
被引量：3
- 1
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作者
杜荣华
姚刚
吴泉源
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机构
长沙理工大学
国防科技大学长沙
国防科技大学
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第6期158-160,共3页
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基金
自然科学基金(No.90104020)
863课题(No.2001AA113020)
863课题(2003AA115410)。
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文摘
旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线,是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,并引入自适应的信息素挥发系数,来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。
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关键词
旅行agent问题
移动agent
蚁群算法
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Keywords
Traveling agent problem, Mobile agent, Ant colony algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名混合蚁群蜂群算法在旅行Agent问题中的应用
被引量：7
- 2
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作者
宋佩莉
祁飞
张鹏
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
西安建筑科技大学艺术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第36期34-38,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61073196)
陕西省自然科学基础研究基金资助项目(No.2011JM8026)
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文摘
针对蚁群算法在解决旅行Agent问题(TAP)时存在搜索时间长和易陷入局部最优的缺点,提出一种将蜂群和蚁群算法相结合的新型算法。通过修改状态转移概率和信息素更新规则使算法更符合TAP问题的特征,引入跟随蜂思想使蚂蚁尽快搜索到问题最优解,加入阻塞度因子以避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法在解决旅行Agent问题时有效避免了蚁群算法的上述缺点,且在解的性能上优于相关算法。
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关键词
旅行agent问题
蚁群算法
蜂群算法
跟随蚁
阻塞度因子
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Keywords
traveling agent problem
ant colony algorithm
bee colony algorithm
follow ants
obstruction factor
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名求解旅行Agent问题的自适应蚁群算法
被引量：4
- 3
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作者
郑向瑜
彭勇
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机构
江南大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第16期52-54,共3页
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文摘
针对现有的蚁群算法在求解旅行Agent问题中所存在的全局最优解的收敛速度不强和一致性欠佳等问题,在蚁群算法的基础上,利用算法的迭代次数来动态自适应地修改选择路径上的信息素的更新规则和信息素的挥发系数,从而使Agent在路径选择中这两方面的能力得到了提高。实验结果表明,相比现有的解决旅行Agent问题的蚁群算法,该算法在求解全局最优解的收敛速度和一致性方面具有更强的优势。
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关键词
蚁群算法
路径选择
旅行agent问题(TAP)
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Keywords
ant colony algorithm
routing
Traveling agent Problem（TAP）
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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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题名改进的蚁群算法求解旅行Agent问题
被引量：2
- 4
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作者
马军
王岩
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机构
洛阳理工学院网络中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第11期35-37,共3页
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文摘
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。
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关键词
计算机应用
蚁群算法
旅行agent问题
信息素
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Keywords
computer application
ant colony algorithm
Traveling agent Problem（TAP）
pheromone
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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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题名一种动态环境下的移动Agent智能迁移算法
被引量：4
- 5
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作者
党辰
王嘉祯
刘爱珍
赵新青
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机构
军械工程学院计算机工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期19-21,共3页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2004AA1Z2450)
河北省科技攻关计划基金资助项目(052435179D)
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文摘
在对移动Agent服务系统进行建模的基础上,提出一种基于蚁群算法的移动Agent智能迁移算法。为减少探测软件带来的额外开销,利用Agent探测全局系统状态。当Agent移动到服务节点时,能根据信息素自适应地调整旅行路线。实验结果表明,该算法能适应动态环境的变化,具有容错性。在对蚁群算法引入自适应调整的信息素增加强度系数后,Agent能以更高的效率完成迁移。
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关键词
移动agent
蚁群算法
迁移
迁移策略
旅行agent问题
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Keywords
Mobile agent（MA）
ant colony algorithm
migration
migration strategy
travelling agent problem
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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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题名基于蜂群算法的移动agent迁移策略研究
- 6
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作者
肖庆
焦健
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机构
广西师范大学历史文化与旅游学院
北京航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4078-4080,共3页
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基金
国家"863"信息安全重点专项资助项目(2007AA01Z407)
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文摘
旅行agent问题是一个复杂的组合优化问题,在于解决保证agent在不同主机间移动时如何根据任务情况规划路线,实现在完成任务时间最短的路线上迁移。采用进化算法的搜索求解具有启发性强、鲁棒性强的特点,但也面临着陷于局部最优解,导致agent在迁移过程中整体任务完成效率降低等问题。提出了一种基于蜂群算法的agent迁移模型,将agent划分为侦察、引领和跟随三种角色,agent通过彼此间的信息互换,在群体迁移的过程中同时实施新路径的发现和调整。实验结果表明,该算法可以很好地实现目标寻径效率,与经典蚁群算法相比,该模型具有消耗时间短、占用主机负载少的优点。
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关键词
移动agent
蜂群算法
蚁群算法
agent旅行问题
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Keywords
mobile agent
artificial bee algorithm（ABA）
ant colony optimization
traveling agent problem（TAP）
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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