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北京市自然科学基金(4083034)

作品数:5 被引量:64H指数:4
相关作者:冀俊忠刘椿年黄振王亚敏潘全科更多>>
相关机构:北京工业大学聊城大学更多>>
发文基金:北京市自然科学基金国家自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇蚁群
  • 3篇蚁群算法
  • 3篇群算法
  • 2篇搜索
  • 2篇邻域搜索
  • 1篇调度
  • 1篇多维背包问题
  • 1篇信息素
  • 1篇信息素扩散
  • 1篇学习算法
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇优化算法
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇流水线
  • 1篇流水线调度
  • 1篇旅行商
  • 1篇旅行商问题

机构

  • 5篇北京工业大学
  • 2篇聊城大学

作者

  • 5篇冀俊忠
  • 3篇刘椿年
  • 2篇王亚敏
  • 2篇黄振
  • 1篇潘全科
  • 1篇胡仁兵
  • 1篇张鸿勋

传媒

  • 3篇计算机研究与...
  • 1篇北京工业大学...
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2010
  • 5篇2009
5 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于变异和信息素扩散的多维背包问题的蚁群算法被引量:18
2009年
针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象间的关联距离;其次,以对象为信源借助关联距离建立信息素的扩散模型,通过信息素扩散的耦合补偿,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后,利用一种简单的变异策略对迭代的结果进行优化.在通用数据集上的大量实验表明:与最新的蚁群算法相比,新算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.
冀俊忠黄振刘椿年
关键词:多维背包问题蚁群算法
An Effective Initialization Strategy of Pheromone for Ant Colony Optimization
Aiming at the poor performance of convergence of ant colony optimization(ACO),in this paper,a novel pheromone ...
Qiguo Dai
关键词:TSPMSTPHEROMONEACO
基于粒子群优化的考试时间安排问题的求解算法被引量:3
2009年
粒子群优化算法是近年来发展起来的一种元启发式的搜索算法,是目前解决组合优化问题的最有效的算法之一。针对考试时间表问题(ETP),通过基于时间序列的粒子编码方式和新的更新算子,建立ETP问题的粒子群求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了改进策略。仿真实验结果表明所提算法及策略的有效性。
王亚敏冀俊忠
关键词:粒子群优化算法邻域搜索
一种快速求解旅行商问题的蚁群算法被引量:31
2009年
蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一.将信息素更新和随机搜索机制的改进相结合,提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.首先给出了一种新的信息素增量模型,以体现蚂蚁在不同路径上行走时所产生的信息素差异;然后以蚂蚁经过的路径(直线段)作为信息素扩散浓度场的信源,改进了信息素扩散模型,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后采用较低复杂度的变异策略对迭代的结果进行优化.在大量通用数据集上的实验表明,该算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.
冀俊忠黄振刘椿年
关键词:旅行商问题蚁群优化
基于离散蛙跳算法的零空闲流水线调度问题求解被引量:8
2010年
针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.
王亚敏冀俊忠潘全科
关键词:邻域搜索
一种混合的贝叶斯网结构学习算法被引量:4
2009年
贝叶斯网是人工智能中一个重要的理论模型,也是现实世界中不确定性问题建模的重要工具.针对贝叶斯网的结构学习问题,提出了一种将约束满足、蚁群优化和模拟退火策略相结合的混合算法.新算法首先利用阈值自调整的条件测试来动态地压缩搜索空间,在加速搜索过程的同时保证学习的求解质量;然后在基于MDL的蚁群随机搜索中引入模拟退火的优化调节机制,改进了算法的优化效率.实验结果验证了所提策略的有效性,与最新的同类算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下具有更好的求解质量.
冀俊忠胡仁兵张鸿勋刘椿年
关键词:贝叶斯网蚁群算法模拟退火
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