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题名融合粒子群与蚁群算法优化XML群体智能搜索
被引量：8
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作者
刘波
杨路明
雷刚跃
谢东
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机构
中南大学信息科学与工程学院
黄冈师范学院数学与信息科学学院
湖南信息职业技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期1371-1378,共8页
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基金
湖南省教育厅科研基金项目(05c671)
湖南信息职业技术学院科技创新基金项目(108652006011)~~
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文摘
随着Web技术及其应用的快速发展,XML已经成为互联网上信息表示和数据交换的一个重要标准,其作用已深入到网络社区的每个角落;针对XML文档进行群体搜索的特点与不足,提出利用群智能算法的概率变换规则对其进行改进,首先采用路径离散化规则,结合XML半结构化的特点及概率知识,再融合粒子群算法与蚁群算法进行动态群体搜索,而群体自适应杂交、多次编码、迭代选择等不仅可以提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率,而且可以避免早熟,降低算法的复杂度.仿真实验表明这种融合方法具有更好的查询效果.
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关键词
XML概率查询
路径离散化
粒子群算法
蚁群算法
群体
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Keywords
XML probabilistic query
path scattered
PSO
ACO
population
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名群体智能混合算法优化XML数据查询策略
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作者
翟学敏
刘渊
刘波
毕蓉蓉
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机构
江南大学信息工程学院
中南大学信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期2970-2972,共3页
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基金
国防基础研究基金资助项目(A1420061266)
江苏省教育厅青年骨干教师计划资助项目(2006)
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文摘
采用路径离散化规则,结合XML半结构化的特点及概率知识,融合粒子群算法与蚁群算法,提出一种优化XML数据查询的概率方法,采用粒子群算法快速生成信息素分布,利用蚁群算法精确求解,达到了优势互补,提高了数据查询的范围和收敛的效率。仿真实验表明这种融合方法具有更好的查询效果。
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关键词
粒子群算法
蚁群算法
信息素
路径离散
可扩展标记语言概率查询
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Keywords
particle swarm optimization
ant colong optimization
pheromone
path scatter
XML probabilistic query
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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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