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蚁群算法

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。[1]
  • 粒子群优化智能算法

    用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

    标签: 粒子群优化 智能算法

    上传时间: 2016-10-24

    上传用户:浮尘6666

  • 基于FPGA的电梯群控系统的分析与设计

    电梯群控系统是一种控制三台或以上电梯的控制系统,旨在提高对电梯乘客的服务质量并减少成本,如:电梯的功耗。目前大多数的电梯群控系统采用的是“大厅呼叫指派”的方法来指派电梯去响应乘客的呼梯。在这种方法中,电梯群控系统将根据目前建筑内的客流量来选择最合适的电梯。在充分研究了当前普遍应用的电梯群控算法后,本文提出了一种基于模糊算法的电梯群控算法,该算法可根据不同的客流量模式对整个建筑中的电梯群进行派梯策略的调整,并在此基础上,加入了经验调整参数,使该算法增加了记忆调整功能。 本文在Matlab上对改进的算法进行了相关建模验证。验证结果表明,相比只是应用类似模糊算法的电梯群控算法,本算法对于客流量模式相对稳定的大型写字楼等对群控系统要求比较严格的楼宇更为适用,即拥有更好的应用前景。 本文还对所提出的算法在工程上采用FPGA进行应用做了一定的研究。在用C程序建立该算法的基础上采用了在Xilinx VirtexII Pro开发板上运行MicroBlaze软IP核的方法对该算法进行了调试并运行成功。得到的运行结果与用Matlab验证的结果一致。证明了该算法在工程上的可应用性。

    标签: FPGA 电梯群控系统

    上传时间: 2013-07-02

    上传用户:坏坏的华仔

  • 一种改进的动态反馈负载均衡算法

     在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一。为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化。通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法。该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点。通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论。

    标签: 动态反馈 负载均衡算法

    上传时间: 2013-11-23

    上传用户:gxy670166755

  • 基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

    模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。

    标签: 粒子群 模糊 均值聚类 图像分割

    上传时间: 2013-10-25

    上传用户:llandlu

  • 低能耗和低时延的无线传感器网络数据融合算法

    针对无线传感器网络的节点能量有限,且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的传输范围,将每个簇中的节点均匀分布,每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据,从而形成传输数据的最短路径;并根据集中式TDMA(时分多址)调度模型,运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优。仿真结果表明,上述算法不但可以最大化网络的生存时间,还可以有效的降低数据融合时间,减少网络延时。

    标签: 低能耗 时延 无线传感器 网络数据

    上传时间: 2014-12-29

    上传用户:看到了没有

  • ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法

    提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力,对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用,在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型,以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。

    标签: ACPSO-SVR 非线性建模 预测算法

    上传时间: 2013-10-23

    上传用户:alibabamama

  • 基于MATLAB的微粒群工具箱

    基于MATLAB的微粒群工具箱,算法模型中引入收缩因子,收敛速度有所提高,但对高维函数的优化效果仍然不理想。

    标签: MATLAB 微粒群 工具箱

    上传时间: 2014-12-07

    上传用户:qiao8960

  • DES( Data Encryption Standard)算法

    DES( Data Encryption Standard)算法,于1977年得到美国政府的正式许可,是一种用56位密钥来加密64位数据的方法。 IDEA是International Data Encryption Algorithm 的缩写,是1990年由瑞士联邦技术学院来学嘉X.J.Lai 和Massey提出的建议标准算法称作PES( Proposed Encryption Standard) 。Lai 和Massey 在1992 年进行了改进强化了抗差分分析的能力改称为IDEA 它也是对64bit大小的数据块加密的分组加密算法密钥长度为128位它基于“相异代数群上的混合运算”设计思想算法用硬件和软件实现都很容易且比DES在实现上快的多。IDEA自问世以来,已经经历了大量的详细审查,对密码分析具有很强的抵抗能力,在多种商业产品中被使用。

    标签: Encryption Standard Data DES

    上传时间: 2015-08-27

    上传用户:Avoid98

  • 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法

    遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法,它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想,仿效生物的遗传方式, 从随机生成的初始解群出发,开始搜索过程。解群中的个体称为染色体,它是一 串符号,可以是一个二进制字符串,也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后,根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作,适应度高的个体有较高的概率被选中并复制到下 一代,如此产生的子代通常优于父代,这个过程称为进化。上述过程循环执行直 至满足停机条件,最终使优化过程以大概率趋于全局最优解

    标签: GeneticA lgorithm 算法 程序

    上传时间: 2015-09-25

    上传用户:lili123

  • Discrete mathematics离散数学 书名《离散数学在信息学竞赛中的应用》 涉及领域:算法、ACM、数学 内容包含: 重集全排列 Catalan数 简单数论 矩阵的简单运用

    Discrete mathematics离散数学 书名《离散数学在信息学竞赛中的应用》 涉及领域:算法、ACM、数学 内容包含: 重集全排列 Catalan数 简单数论 矩阵的简单运用 棋盘多项式与任务分配 置换群与pólya定理

    标签: mathematics Discrete Catalan ACM

    上传时间: 2016-04-07

    上传用户:hustfanenze