改进蚁群算法在合肥市包河区果蔬配送中的应用研究

路径优化是运输过程中必须考虑的问题。合理的路径既节省时间成本,又提高工作效率。文章引入蚁群算法和改进蚁群算法,利用算法的优越性,解决合肥市包河区处于快速发展状态下居民对果蔬需求的现实性,进而需要研究果蔬配送过程的路径问题,基于找出最优路径解,运用蚁群算法与改进蚁群算法解决果蔬配送,并对两种算法求出的解进行对比分析,找出最短路径,结果说明解决包河区果蔬配送路径的必要性,也说明算法在新环境中的适应性。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

基于改进蚁群算法的高校图书馆书目检索策略研究

针对传统的基于关键字查询的信息检索系统存在的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的高校图书馆书目检索策略。针对蚁群算法随机优化方法的聚类结果不稳定性问题,提出了基于改进蚁群算法的图书智能检索系统的基础模型,实验证明,改进后的蚁群算法智能检索系统能够检索到与关键字语义相关的信息,如同义、近义等关系,提高了传统图书检索系统的检索效率。     

3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

蚁群聚类分析算法在茶叶等级分类识别中的应用

来自非原产地的龙井茶已经严重影响了原产地茶叶的信誉与销售。为了减弱这种影响,文章提出了一种蚁群聚类算法应用在茶叶等级分类识别上,因为相对于其他算法,蚁群聚类分析对未知分类的茶叶实行自动分类更有优势。为综合分析茶叶的特性,采集了3个等级的茶叶,每个级别有60组样品,然后提取每个样品的图像和光谱特征共16个参数,将180组样品先自动随机分类。最后利用蚁群聚类分析算法实现样品自动归类。结果发现,与原分组比较后,基于蚁群聚类分析算法的分类识别率达到了92.2％。这表明利用蚁群聚类分析对未知茶叶等级分类是可行的。     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节，物流配送关系到物流活动的正常开展，因此，物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点，所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法，构建物流配送模型，求解最优解。通过算例，求得最优解，实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

基于蚁群算法的校服衣片排样优化算法

蚁群算法是一种仿生类进化算法,通过模拟信息素更新和节点转移策略,求解出优化组合问题的最优解。针对某校服厂衣片的特殊性,采用更精确的梯形包络。在此基础上,用蚁群算法对包络梯形进行求出排样序列,并用基于最低水平搜索算法得出排放位置。根据提出的算法,设计了程序代码,并与矩形包络和遗传算法进行对比,验证了方案的可行性和有效性。     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

改进的共享型最近邻居聚类算法

聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。     

一种新的GPS导航卫星选择算法

针对利用全球定位系统（GPS）进行定位导航时对实时性的要求，提出了一种新的导航卫星选择算法。该算法比传统算法的计算量小得多。仿真结果表明，该算法所得出的结果与传统算法很接近，能满足导航定位的实时性精度要求。     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

用改进的人工鱼群算法求解TSP问题

针对人工鱼群算法在寻优过程中存在的不足,结合嗅觉在自然界鱼类捕食过程中的重要作用,在基本人工鱼群算法的基础上,提出了具有嗅觉特征的人工鱼群算法。最后,利用改进的人工鱼群算法成功解决了旅行商问题,并且通过比较基本人工鱼群算法与改进人工鱼群算法的实验结果,得出结论,改进后的人工鱼群算法在算法搜索时间、全局最优值精确度方面都有了显著的提高。     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。     

通用高速分组交换调度算法

在iSLIP算法的基础上,应用二部图匹配中对角线数据无竞争的数学原理,采用关联指针的处理方法,提出了一种基于虚拟输出排队(VOQ)缓冲模式下的高速交换调度算法——迭代的关联指针轮转(i-CPRR)算法。该算法简化了指针的轮转方式,降低了设计难度。仿真表明,该算法减少了调度过程中的迭代次数,提高了算法在高负载条件下的带宽利用率,从而降低了交换系统的数据延时和VOQ队列深度,在高速交换系统中具有广泛的应用价值。     

一种快速全局运动估计算法

为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。     

基于模拟退火遗传算法(N+M)容错系统优化模型的求解

本文提出了求解（N＋M）容错系统优化模型的模拟退火遗传算法．该算法在遗传算法的约束条件处理、交叉和变异概率选取、变异个体等环节引入了模拟退火机制，实现了模拟退火和遗传算法的融合，进一步改善算法的搜索能力、搜索效乍和收敛性能，计算结果验证了算法的有效性和正确性。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

天气雷达回波数据的并行自适应编码

研究基于小波的并行自适应天气雷达回波数据有损压缩算法。根据回波数据的特点,提出了回波数据的坐标转换算法、矢量场保持算法及标量场滤波算法等有效的预处理算法;利用并行自适应压缩算法对预处理后的雷达回波数据进行压缩实验。实验结果表明,该算法具有较好的并行性和自适应性,在低比特率情况下,能获得较高的功率信噪比值和满意的主观效果。