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求解TSP的改进蚁群算法 被引量:23
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作者 侯文静 马永杰 +1 位作者 张燕 石玉军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2087-2089,共3页
针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速... 针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。 展开更多
关键词 算法(aca) 旅行商问题 候选城市列表 聚类 系统(ACS)
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新型蚁群算法在TSP问题中的应用 被引量:10
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作者 张弛 涂立 王加阳 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2944-2949,共6页
针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高... 针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高了算法种群的多样性,同时将轮盘赌算子利用到城市转移规则中,有利于提高算法的收敛速度;另一方面,将种群个体的差分信息应用于局部信息素更新规则中,有利于搜索全局解;最后灾变算子避免算法陷入局部最优,而达到全局最优。新型的蚁群算法具有更强的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性,同时为解决其他优化问题提供新的思路。 展开更多
关键词 算法(aca) 轮盘赌 信息素 差分演化 灾变
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基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别 被引量:2
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作者 陈少伟 成艾国 +1 位作者 胡朝辉 何智成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第21期2627-2631,共5页
引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小。该算法融合蚁群算法(ACA)的特点与遗传算法(GA)的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索... 引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小。该算法融合蚁群算法(ACA)的特点与遗传算法(GA)的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索的全局性。将该算法与GA进行了比较,结果显示该算法具有较好的优化精度。算例的最终结果也显示该算法在实际工程应用中具备一定的实用性。 展开更多
关键词 超弹性 遗传算法(GA) 算法(aca) 融合 反问题分析 参数识别
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基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析 被引量:4
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作者 滕继东 徐光黎 申艳军 《安全与环境工程》 CAS 2010年第4期114-117,共4页
鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心... 鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 算法(aca) 模糊C均值(FCM)聚类算法
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基于支持向量机的道路交通事故数据统计模型研究 被引量:20
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作者 胡启洲 高宁波 叶茂 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-44,共6页
为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参... 为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参数的选取,利用ACA优化其训练参数的选择过程,得到基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型。利用该模型对小样本及非线性数据优越的预测性能进行年交通事故量的预测。结果表明,与一些其他模型相比,基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对交通事故数量进行拟合、预测和统计分析。 展开更多
关键词 道路交通 交通事故 支持向量机(SVM) 算法(aca) 数据统计分析模型
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海底隧道火灾救援搜索优化研究 被引量:3
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作者 陈明仙 沈斐敏 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期56-61,共6页
为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩... 为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩阵和启发式函数确立规则,以克服搜索网络复杂和路径选择策略单一的问题,并求解模型。最后,以翔安海底隧道火灾为例进行模拟。结果表明,使用该模型在实现路径最短目标的同时,能优先对CO浓度较高的点进行救援搜索,降低CO对滞留人员的伤害。 展开更多
关键词 海底隧道火灾 救援搜索 优化建模 CO浓度 改进算法(aca)
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