检索结果-南通市图书馆

系统工程理论与实践 2008年第2期28卷 131-136页

作者：王有为复旦大学管理学院上海200433

针对捕食搜索算法搜索过程中容易走回头路的缺点,提出了一种基于禁忌表的捕食搜索算法,然后对三个旅行商测试问题进行了实验研究.结果表明,新算法在求解的速度方面稍慢于原捕食搜索算法,但是解的质量比原捕食搜索算法有明显提高.

关键词：捕食搜索禁忌搜索旅行商问题

基于捕食搜索策略的遗传算法在矩形件优化排样中的研究

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中国农机化学报 2019年第2期40卷 157-162页

作者：王伟杜向阳上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201620

在木材加工业中,会遇到矩形板材的优化切割排样问题,其核心是充分利用板材,使板材利用率达到最高。在基于遗传算法基础上,提出一种基于捕食搜索策略的遗传算法,用以解决前述问题。对编码方式、遗传算子及适应度函数进行设计,并采用改进... 详细信息

在木材加工业中,会遇到矩形板材的优化切割排样问题,其核心是充分利用板材,使板材利用率达到最高。在基于遗传算法基础上,提出一种基于捕食搜索策略的遗传算法,用以解决前述问题。对编码方式、遗传算子及适应度函数进行设计,并采用改进的最低轮廓线搜索算法对其进行解码以得到最优排布解。仿真试验所用板材规格为1 220 mm×2 440mm,当排样零件总面积与原材料面积相当时,多种型材分割要求下平均板材利用率可达93.425%;当排样零件总面积相比原材料面积较小时,其不同型材零件分配方案的平均板材利用率为83.35%,证明本文算法的科学性,并得出不同型材零件分配总面积应尽量与原板材面积相当的结论。

关键词：矩形件优化排样遗传算法捕食搜索改进的最低轮廓线搜索算法

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基于捕食搜索和博弈的静态通信量疏导模式

计算机科学 2012年第12期39卷 30-32页

作者：王兴伟王庆军赖武文黄敏东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

采用分层图,在满足用户通信量请求带宽与延迟约束下,以最大化用户通信量请求总体延迟满意度和最小化网络相对成本为目标,提出了一种IP over WDM光Internet中的基于捕食搜索和博弈的静态通信量疏导模式。该模式通过控制搜索空间的限制级... 详细信息

采用分层图,在满足用户通信量请求带宽与延迟约束下,以最大化用户通信量请求总体延迟满意度和最小化网络相对成本为目标,提出了一种IP over WDM光Internet中的基于捕食搜索和博弈的静态通信量疏导模式。该模式通过控制搜索空间的限制级别来实现局部搜索与全局搜索之间的转换,以寻找优化的通信量疏导方案。在实际网络拓扑上对该模式进行了性能评价,结果表明,同已有通信量疏导模式相比,该模式具有更好的性能。

关键词：通信量疏导捕食搜索博弈

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应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

计算机工程与应用 2019年第14期55卷 115-121页

作者：赵亚文熊瑞平乔治梁齐齐罗勇四川大学制造科学与工程学院

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制:在人工蚁选择路径阶段,设置侦查素路径为优先,为非侦查素路径设置惩罚因子;利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素,通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞;在每轮人工... 详细信息

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制:在人工蚁选择路径阶段,设置侦查素路径为优先,为非侦查素路径设置惩罚因子;利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素,通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞;在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略,并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明,提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布,加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量,克服传统多态蚁群算法的缺陷。

关键词：多态蚁群算法捕食搜索旅行商问题(TSP)

基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法的研究及应用

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基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法的研究及应用

作者：王涛暨南大学

学位级别：硕士

本文致力于对混合粒子群的研究．主要研究内容和创新点如下：本文通过引入捕食搜索策略、混沌变异策略和自适应惯性权重策略，提出了一种新的基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法．本文将捕食搜索策略引入粒子群算法，是以... 详细信息

本文致力于对混合粒子群的研究．主要研究内容和创新点如下：本文通过引入捕食搜索策略、混沌变异策略和自适应惯性权重策略，提出了一种新的基于捕食搜索策略的自适应混沌粒子群算法．本文将捕食搜索策略引入粒子群算法，是以适应度的变化来调节全局搜索和局部搜索．当粒子处于较优解附近时，加强粒子在其附近的局部精细搜索，提高算法精度．同时引入混沌变异搜索策略：一方面采用混沌序列初始化粒子的位置和速度，在产生大量初始群体的基础上，从中择优选出初始群体;另一方面当粒子搜索多次也没有找到更优解，对当前群体最优位置进行混沌优化，通过多次混沌搜索获得序列中最好解，计算此序列的适应值，与当前种群的最好解的适应值比较，如果前者比后者更优，则以混沌搜索到的最好的混沌序列取代当前种群的最优粒子;否则，将此混沌序列以某变异概率取代种群中的任一其它粒子．通过混沌变异策略增加种群多样性，帮粒子跳出局部最优，增强粒子的全局探索能力．本文为了提高粒子的收敛速度，更好地平衡全局搜索和局部搜索，惯性权重采用动态自适应取值策略．最后通过5个测试函数实验仿真和算法优化性能分析，证明该算法具有良好的全局收敛能力和局部探索能力，提高了粒子的收敛速度和最优值精度．

关键词：粒子群算法捕食搜索混沌立方映射自适应变异跳出局部最优

基于捕食搜索的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用研究

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基于捕食搜索的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用研究

作者：李国宁华南理工大学

学位级别：硕士

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题，同时也是检测智能算法的标尺。本文致力于对仿生算法——蚁群算法的研究，并希望借助与其他仿生算法，在本文中是捕食搜索算法，对蚁群算法的搜索过程进行改进，以克服蚁群算法的收敛过快等... 详细信息

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题，同时也是检测智能算法的标尺。本文致力于对仿生算法——蚁群算法的研究，并希望借助与其他仿生算法，在本文中是捕食搜索算法，对蚁群算法的搜索过程进行改进，以克服蚁群算法的收敛过快等缺点，延长蚁群算法的生存时间。本文的主要工作包括以下几个方面： 1）对智能算法的主要应用方面——组合优化问题作了简短的介绍，并简要介绍了旅行商问题。 2）对蚁群算法的基本原理、数学模型、实现流程作了详细的介绍，并分析了基本蚁群算法的优缺点。另外，还介绍了蚁群算法的发展，并思考了蚁群算法以后的改进思路，并做出了算法改进的尝试，得出一些阶段性结果。 3）介绍了本文中的辅助算法——捕食搜索算法，对该算法的局部和全局搜索的平衡进行了分析。 4）根据蚁群算法和捕食搜索算法各自的特点，提出了一种基于捕食搜索的蚁群算法，在蚁群算法陷入局部最优解时，利用捕食搜索策略优化其中一条较优解，根据优化后的解调整信息素矩阵，从而优化蚁群算法的收敛过程。 5）以TSP作为应用的平台，构建了算法的框架和流程，并做了大量的实验讨论了组合算法中参数的影响和设置，得出一组适用于不同规模问题的参数。在最后，将组合算法应用到多个TSP，以实验结果说明组合算法能够优化蚁群算法的收敛过程，使蚁群算法跳出局部最优值，延长了蚁群算法的生存时间。

关键词：蚁群算法捕食搜索信息素矩阵跳出局部最优

带变异特征的捕食搜索算法及其在TSP问题实验研究

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科学技术与工程 2011年第27期11卷 6652-6655页

作者：姚世伟陈贤沈海鸿中国地质大学(北京) 北京100083

原捕食搜索算法在TSP问题上解的质量与精度上都不高,即其具有容易陷入局部最优的缺点。引入变异特征行为以使得捕食搜索算法能够跳出局部最优。最后对四个常用TSP问题进行了仿真,结果表明,新算法在解的质量与精度上比原捕食搜索算法有... 详细信息

原捕食搜索算法在TSP问题上解的质量与精度上都不高,即其具有容易陷入局部最优的缺点。引入变异特征行为以使得捕食搜索算法能够跳出局部最优。最后对四个常用TSP问题进行了仿真,结果表明,新算法在解的质量与精度上比原捕食搜索算法有了明显提高。

关键词：捕食搜索旅行商问题变异特征

基于捕食搜索策略的粒子群算法在输电网络扩展规划中的应用

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电力建设 2009年第3期30卷 1-4页

作者：符杨孟令合罗萍萍曹家麟上海电力学院上海市200090 上海大学机电工程与自动化学院上海市200072

针对标准粒子群算法粒子维数要求过高和收敛困难易陷入局部最优的缺点,提出一种基于捕食搜索策略的粒子群算法,并将其应用于输电网络扩展规划。捕食搜索在较差的区域进行全局搜索以找到较好的区域,然后在较好的区域进行集中地局域搜索... 详细信息

针对标准粒子群算法粒子维数要求过高和收敛困难易陷入局部最优的缺点,提出一种基于捕食搜索策略的粒子群算法,并将其应用于输电网络扩展规划。捕食搜索在较差的区域进行全局搜索以找到较好的区域,然后在较好的区域进行集中地局域搜索以使解得到迅速改善。通过限制的调节,控制粒子群搜索空间的增大和减小,从而平衡探索能力和开发能力。局域搜索大大降低了粒子数的要求,全局搜索有效地避免陷入局部最优。算例分析证明了算法的有效性和正确性。

关键词：捕食搜索粒子群算法电网规划

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融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2013年第3期29卷 355-358页

作者：王涛刘冬华暨南大学信息科学技术学院广州510632

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子... 详细信息

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.

关键词：捕食搜索粒子群算法混沌

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基于捕食搜索策略的网格任务调度算法

计算机应用与软件 2011年第2期28卷 155-158页

作者：王云杨建刚浙江大学计算机学院浙江杭州310027 浙江大学宁波理工学院浙江宁波315000

为解决网格任务调度难题,设计了一种模仿动物捕食策略的网格任务调度算法SAPS(Scheduling Algorithm Based onPredatory Search)。该算法首先确定待搜索区域,将待搜索区域划分为若干子区域,然后对子区域依次进行区域搜索,在搜索过程中... 详细信息

为解决网格任务调度难题,设计了一种模仿动物捕食策略的网格任务调度算法SAPS(Scheduling Algorithm Based onPredatory Search)。该算法首先确定待搜索区域,将待搜索区域划分为若干子区域,然后对子区域依次进行区域搜索,在搜索过程中如在某个子区域发现较优解,则对此子区域进行精密搜索,如未发现较优解,则转到下一个子区域,直至遍历所有子区域。SAPS算法具有较好的全局搜索和局部搜索的能力,克服了Min-min算法单纯追求局部最优而缺少全局意识的缺点。试验结果表明,该算法能更有效地解决网格任务调度问题。

关键词：捕食搜索 Min-min算法任务调度