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求解置换流水车间调度问题的混合蚁群算法
置换流水车间调度问题 蚂蚁系统 信息素变异
2009/7/13
针对最大—最小蚂蚁系统在解决置换流水车间调度问题时易陷入局部最优的问题，引入最好—最差蚂蚁系统中的信息素变异和重置规则，提出了一种混合蚁群算法。使信息素矩阵变异并在搜索过程停滞时重置信息素矩阵以在搜索过程中引入多样性。在基准问题集上的对比实验表明，该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力。
无线mesh网中基于蚁群算法的多约束QoS路由研究
多约束QoS 无线mesh网 蚁群算法
2009/7/9
针对多约束QoS路由问题的求解，现今并没有有效的近似算法，一般采用启发式算法求解。先介绍了QoS、QoS的各种参数指标以及多约束QoS路由的定义，接着通过移动Ad-hoc网和无线mesh网络的异同的比较，根据Ad-hoc网络的研究现状，分析了蚁群算法在无线mesh网络中QoS研究的可行性。
狭义TSP小窗口蚁群算法研究
大窗口 小窗口 狭义TSP
2009/7/9
蚁窗[1]算法是蚁群算法研究的重要进展之一。定义了大窗口和小窗口，指出经典蚁群算法实质上是大窗口蚁窗算法。研究表明，小窗口蚁窗直径的下限统计平均值约为5，使狭义TSP问题的计算复杂性由1/2（n-1）!降为5n-1。
一种带有竞争机制的混合蚁群算法
蚁群算法 蚁群系统 旅行商问题
2009/7/9
针对基本蚁群算法（AS）存在的不足，提出了一种同时包含竞争机制和多种寻优规则的混合蚁群算法（MCAS）。通过对TSP问题的仿真实验，表明MCAS算法选用适当的参数组合后，可以在不增加算法复杂度的前提下表现出比AS算法更佳的全局求解能力和鲁棒性。
蚁群算法求解函数优化中的参数设置
函数优化 组合优化 参数设置
2009/7/6
蚁群算法的参数设置一直是依靠经验和实验来确定，造成实验工作量大且难以得到最优的参数组合，影响了算法的使用。从基本蚂蚁算法出发，结合实验结果，讨论了α、β及ρ的变化对实验结果的影响，提出了相应的参数改进方案。并将经此方案修正的蚂蚁算法与基本蚂蚁算法同时运用于经典函数优化问题中，对仿真结果进行了对比。
蚁群算法在冗余系统可靠性最优分配上的应用
冗余系统分配问题 状态转移规则 信息素更新规则
2009/7/6
针对各种进化算法所存在的早熟收敛，易陷人局部极值点的缺点，采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相关的信息素更新规则，用蚁群算法解决元件可选择不同类型的最优冗余分配问题，实例仿真结果表明蚁群算法可以在相对短的时间内较快的找到问题的最优解。
蚁群算法在时延约束选播路由问题中的应用
群算法 时延约束 选播路由
2009/7/6
在分析选播通信服务的基础上，研究了蚁群算法在网络选播路由问题中的应用，提出了一种基于蚁群系统原理，用于解决有时延约束的选播路由问题。算法采用调整最优解路径上的信息素和算法重启策略，较好地解决了蚁群算法易于陷入局部最优的问题。仿真实验结果表明，该算法是有效且切实可行的，它可以在满足延时约束的条件下迅速找到最优解。
蚁群算法在网络路径可靠性研究中的应用
网络图 可靠度 信息素更新规则
2009/7/6
用蚁群算法来解决网络可靠性优化中遍历所有节点的最短路可靠度问题和最可靠路径问题的研究中，并给出网络可靠度下界的一个估计。用MATLAB语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明，用蚁群算法解决网络的可靠性问题是可行并有效的。
蚁群算法在网络最大流问题中的应用
网络最大流问题 标号算法 有向网络
2009/7/6
网络最大流问题是一个经典组合优化问题，是计算机科学和运筹学的重要内容。根据蚁群算法的特点，将网络最大流问题进行相应地转化，然后利用蚁群算法进行求解。仿真结果表明，该算法能方便快捷地解决最大流问题，是行之有效的方法。
蚁群算法在无线传感器网络路由中的应用研究
无线传感器网络 单播 路由
2009/7/6
设计合理的路由算法是无线传感器网络中的核心问题之一。基于蚁群算法提出了一种可用于无线传感器网络的单播路由算法，该算法利用蚁群算法正反馈及分布式计算的特点寻找从源节点目的节点的最少跳数路径。仿真实验证明了该算法是合理的及有效的，具有可扩展性的特点，同时在收敛速度和鲁棒性上优于典型的单播路由算法。
蚁群算法在指纹增强中的应用
指纹增强 指纹识别 聚类
2009/7/6
自动的指纹识别系统是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分。指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征，为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础。依据蚁群算法的聚类特性，提出了一种基于蚁群算法的指纹增强方法，提高了指纹图像的质量。
蚁群算法在最优路径规划中的应用
蚁群算法 加权路径 路径规划
2009/7/6
最优路径规划是道路交通导航系统中很重要的一个功能。将路径规划问题转化为以加权路径网的以路径长度与通行时间的线性组合为目标函数的优化问题，并提出一种改进的蚁群算法应用于该问题，使规划的路径更加符合各种要求。仿真结果表明，该算法能在较短时间内根据不同需求规划出较优的路径，是行之有效的方法。
用蚁群算法实现地理信息系统空间曲线的描述
地理信息系统（GIS） 空间曲线 描述
2009/7/6
曲线是GIS空间数据的重要空间目标之一，也是描述面和体的基础。当前的GIS产品中，描述GIS空间曲线使用的是数学和插值方法，并使其可视化。用蚁群算法对GIS空间曲线进行描述，使其具有智能的性质。通过理论分析和模拟实验，表明用蚁群算法描述GIS空间曲线乃至其他空间目标，是可行和有效的。
支持向量机和蚁群算法的网页分类研究
支持向量机 召回率 准确率
2009/7/3
网页分类技术是Web数据挖掘的基础与核心，是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个典型的具体应用。基于统计学习理论和蚁群算法理论，提出了一种基于支持向量机和蚁群算法相结合的构造网页分类器的高效分类方法，实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性，弥补了仅利用支持向量机对于大样本训练集收敛慢的不足，具有较好的准确率和召回率。