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改进的蚁群-遗传算法在优化航线中的应用

计算机工程与应用 2008年第23期44卷 230-232页

作者：严勇中国科学院研究生院北京100049 中国人民解放军总医院医学工程中心北京100853

航线优化是一个重要问题。提出的改进算法是先通过限制、选择和更新信息素、控制周游次数,找出航线的满意解,大大缩短了搜索时间;再用所得较好的航线表示作为初始种群,指定为父体,直接进行分组定界操作,将已得航线进行优化改良,求得最... 详细信息

航线优化是一个重要问题。提出的改进算法是先通过限制、选择和更新信息素、控制周游次数,找出航线的满意解,大大缩短了搜索时间;再用所得较好的航线表示作为初始种群,指定为父体,直接进行分组定界操作,将已得航线进行优化改良,求得最佳航线。实验结果表明,该算法应用于求解航线优化问题行之有效。

关键词： MAX—MIN蚁群优化算法单亲进化遗传算法结合算法航线优化

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最短路由问题的改进单亲进化遗传算法

计算机工程与应用 2005年第8期41卷 64-67页

作者：祝延军胡纯德高随祥中国科学院研究生院北京100039

基于信息素动态更新的蚁群算法(DACO)求解大规模最短路由问题收敛时间过长,单亲进化遗传算法(PEGA)在产生初始种群、选择父体及基因换位等操作中存在随机性太大的问题,论章将这两种算法相结合,提出了基于改进蚁群算法的单亲进化遗传算法... 详细信息

基于信息素动态更新的蚁群算法(DACO)求解大规模最短路由问题收敛时间过长,单亲进化遗传算法(PEGA)在产生初始种群、选择父体及基因换位等操作中存在随机性太大的问题,论章将这两种算法相结合,提出了基于改进蚁群算法的单亲进化遗传算法(DACO-PEGA),该算法通过控制蚁群周游次数,求得满意可行解或次优解,再将已得路由作为初始种群进行优化改良,求得最短路由。实验结果表明,该算法应用于求解最短路由问题行之有效.

关键词：改进蚁群算法单亲进化遗传算法结合算法最短路由问题

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一种求解航线优化问题的改进蚁群-遗传算法

微电子学与计算机 2009年第2期26卷 115-117页

作者：严勇中国科学院研究生院北京100049 中国人民解放军总医院医学工程中心北京100853

航线优化是一个重要问题.运行所提出的算法,通过控制蚂蚁周游次数,找出航线优化问题的较好解,与ASA算法相比,大大缩短了搜索时间;再用较好解的航线表示作为初始种群,指定为父体,直接进行基因分组定界操作,大幅度降低了PGA算法的随机性.... 详细信息

航线优化是一个重要问题.运行所提出的算法,通过控制蚂蚁周游次数,找出航线优化问题的较好解,与ASA算法相比,大大缩短了搜索时间;再用较好解的航线表示作为初始种群,指定为父体,直接进行基因分组定界操作,大幅度降低了PGA算法的随机性.实验结果表明,此算法用于求解航线优化问题,是一种很好的算法.

关键词：蚁群算法单亲遗传算法结合算法航线优化

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一维大地电磁测深反演算法比较研究

一维大地电磁测深反演算法比较研究

作者：冯思臣成都理工大学

学位级别：硕士

一维大地电磁测深通过测得的地表视电阻率来反演出地下地层剖面的电性参数。反演就是构造出合适的误差目标函数，求其最小值，其数学本质是一个最优化问题。一维大地电磁测深反演算法主要分为线性算法和非线性算法两类。地球物理反演问... 详细信息

一维大地电磁测深通过测得的地表视电阻率来反演出地下地层剖面的电性参数。反演就是构造出合适的误差目标函数，求其最小值，其数学本质是一个最优化问题。一维大地电磁测深反演算法主要分为线性算法和非线性算法两类。地球物理反演问题通常是非线性的，即目标函数非线性。线性算法都是以某一点为初始点，把函数在该点展开成低阶泰勒多项式，用简单形式的泰勒多项式来求解下一个更优的解，从而形成迭代点列。当点列不再前进，达到收敛，就认为是最优解。本文比较研究了梯度法，高斯牛顿法，马夸特法，广义逆矩阵法，牛顿拉甫生法各自的特点，算法原理，运算结果和运算速度。总的说来线性算法的新解总是被旧解确定，所以最终解依赖初始解，这样导致最终解是全局最优解的可能性小，而是初始解附近的局部极值点，这样的反演结果准确性被降低。非线性算法也有初始点，但是新解不是按照函数的泰勒多项式来寻找，而是直接另外随机寻找，这样不依赖于旧解。通过一些适当的条件判断新解是否可取，从而得到新解，形成迭代点列，最终的函数值不能再减小，就认为是最优解。这样得到的最优解不依赖于初始解，或者依赖程度非常低，因此是全局最优解的可能性比线性算法大。本文比较研究了蒙特卡罗算法，模拟退火算法，遗传算法的特点，算法原理，运算结果，运算速度。并且和线性算法加以比较，得出线性算法与非线性算法互相结合的新算法，以及非线性算法之间的互相结合的新算法，还把遗传算法中的复制，交叉，变异算子具体操作方式作了一些提高运算效率的改进。除了求误差目标函数的最小值的纯数学观点以外，还有按照地层实际分布情况加约束条件的反演算法。OCCAM算法不单纯只求视电阻率曲线的拟合差最小值，而是在满足一定精度的拟合差的模型中，构造其他描述地层电性参数情况的物理量并求其最值。这样的反演算法更符合地层真实性，是从实际情况出发的，而不是撇开实际情况仅从纯数学最小值理论出发。把数学理论结合实际情况来进行反演，速度更快，效果更好。OCCAM算法考虑到实际地层电性参数总是连续变化的，而不是突变，所以构造的物理量是地层电性参数的粗糙度，求粗糙度最小值。沿着OCCAM算法的思路还可以构造出其他符合实际情况的物理量求最值。本文把OCCAM算法与常规的线性与非线性反演算法的理论和运算效率做了比较研究。

关键词：新解产生机制解包含的信息结合算法变异方式粗糙度函数

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一种LU分解与迭代法的结合策略及算法实现

计算机工程与设计 2002年第3期23卷 16-21页

作者：李滨郑赟叶以正肖立伊黄国勇哈尔滨工业大学微电子中心哈尔滨150001 中国华大集成电路设计中心CAD部北京100015

在矩阵求解算法中，直接法或迭代法都不能有效地求解大规模稀疏或病态矩阵,因此提出一种LU分解与迭代法结合的策略。采用LU分解对矩阵进行预处理，以提高迭代法的收敛性,并采用一种判断策略使矩阵的LU分解结果可最大限度地重复利用。此... 详细信息

在矩阵求解算法中，直接法或迭代法都不能有效地求解大规模稀疏或病态矩阵,因此提出一种LU分解与迭代法结合的策略。采用LU分解对矩阵进行预处理，以提高迭代法的收敛性,并采用一种判断策略使矩阵的LU分解结果可最大限度地重复利用。此结合策略应用于两种共轭梯度（CG）法，得到CLUCG和CLUTCG两种算法。它们已应用于模拟和混合信号电路模拟器ZeniVDE中。大量实验结果表明此结合策略是很有效的，得到的两种算法具有较快的速度和较好的收敛性。

关键词：矩阵求解电路模拟迭代法结合算法 LU分解

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一种新型动态优化调度算法

一种新型动态优化调度算法

中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会

作者：孙承志刘宝柱艾欣华北电力大学

调度是电力系统运行分析中一个很重要的问题,一直受到工程界和学术界的普遍关注。然而,在电力市场环境下,它不仅要满足电力系统运行的电气规律,同时还要体现市场经济性能的机理,如网损、旋转备用等。本文对动态优化调度进行了一些阐述,... 详细信息

调度是电力系统运行分析中一个很重要的问题,一直受到工程界和学术界的普遍关注。然而,在电力市场环境下,它不仅要满足电力系统运行的电气规律,同时还要体现市场经济性能的机理,如网损、旋转备用等。本文对动态优化调度进行了一些阐述,并简要介绍了几种电力系统动态优化调度的计算方法,提出了一种优先顺序与分布种群遗传相结合的计算方法,并且同其他计算方法进行了比较,实验结果验证了其优越性。

关键词：动态优化调度临界紧段落算法比较结合算法

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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社交网络中的链路预测研究

图书馆学研究 2016年第17期 17-21,39页

作者：卜心怡陈美灵杭州电子科技大学管理学院

针对社交网络,使用链路预测的方法研究影响用户之间相互关系的因素。文章首先介绍基于节点相似性的链路预测方法,以新浪微博社交网络做实证分析,当单独利用结构(共同邻居)因素和节点属性(粉丝数量、关注人数、微博数量、转发微博数量)... 详细信息

针对社交网络,使用链路预测的方法研究影响用户之间相互关系的因素。文章首先介绍基于节点相似性的链路预测方法,以新浪微博社交网络做实证分析,当单独利用结构(共同邻居)因素和节点属性(粉丝数量、关注人数、微博数量、转发微博数量)作为定义接近性的因素时,基于共同邻居的算法预测准确度最高,表明网络演化主要受结构因素影响,其次是节点属性因素。最后将基于共同邻居和关注人数的结合算法与已有的基于网络结构及4种基于节点属性的结合算法进行比较,基于共同邻居和关注人数的结合算法测试效果最好。

关键词：社交网络链路预测节点属性结合算法

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基于链路预测的社交网络推荐系统研究

基于链路预测的社交网络推荐系统研究

作者：杨星杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近十年来,随着社交网络的急剧发展,研究社交网络中用户以及用户之间的关系构成的复杂网络是面临的新问题。推荐系统的诞生虽然一定程度缓解了社交网络的信息过载和信息迷茫,然而,社交网络中的推荐系统和传统的推荐系统不同。传统的推荐... 详细信息

近十年来,随着社交网络的急剧发展,研究社交网络中用户以及用户之间的关系构成的复杂网络是面临的新问题。推荐系统的诞生虽然一定程度缓解了社交网络的信息过载和信息迷茫,然而,社交网络中的推荐系统和传统的推荐系统不同。传统的推荐系统只注意数据实体自己,而社交网络推荐系统对数据实体之间的连接同样关注。社交网络与传统静态网络不同,它是一种动态网络,伴随着时间的变化,网络中不停的有新的实体和连接加入,也不停的有老的实例和连接消逝,这种动态变化的性质决定了社交网络的研究与传统静态网络的研究会存在很大差异。链路预测在这种背景下应时而生,社交网络中的链路预测是指通过已获悉的网络用户节点、拓扑结构等多种信息,预测社交网络中没有产生连接的两个用户节点之间产生连边的概率。显然,只要预测的精度足够高,必然会提升用户对社交网站的满意度和忠诚度。鉴于社交网络的复杂现状,本文针对社交网络,建立基于链路预测的社交网络推荐系统模型,研究了影响用户之间相互关系的一些因素,提出了基于结合算法的链路预测方法。首先,总结网络平均路径长度、聚类系数、度分布理论等基本性质的基础上,基于图论的相关思想,将链路预测引入社交网络中,构建基于链路预测的社交网络推荐系统模型。对常见的基于节点接近性的链路预测方法、基于释然分析的链路预测以及基于概率的链路预测三类链路预测方法进行详细介绍。然后,在比较顶点度特征、优先链接特征、共同邻居特征(Common Neighbors,CN)、Adamic-Adar指标等多种基于网络拓扑结构的指标的基础上,选择基于共同邻居的接近性方法作为网络拓扑结构接近性的基准方法;并且,将每个新浪微博用户的节点属性划分为背景信息、社交信息、微博文本、交互信息四类,通过分析筛选出具有代表的4种节点属性指标,在此基础上定义了基于用户粉丝数量、关注用户数量、用户所发微博数量、转发数量四种微博用户属性的接近性算法;最后提出了一种结合用户属性特性和网络拓扑结构的社交网络链路预测方法——结合算法,将基于网络结构特征的CN指标和其他四个基于微博用户属性的接近性指标用最简单的线性结合方式,分别结合起来提出四种结合算法。实验数据采用中国爬盟抓取的新浪微博数据,包含用户信息和微博信息两类20多种属性,实验结果表明,本文提出的结合算法与传统的链路预测算法相比,基于结合算法的链路预测算法应用于社交网络推荐系统,能够涵盖社交网络的有效特性,提高了链路预测的准确率,获得优于传统方法的效果,说明本文提出的方法具有合理性和有效性。

关键词：社交网络链路预测结合算法节点属性

基于改进的K-means聚类典型日选取研究

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基于改进的K-means聚类典型日选取研究

作者：王朝威上海电机学院

学位级别：硕士

社会经济发展不仅让世界的科研技术有所发展,还为人们的生活带来了很多精神和物质上的帮助;但在发展的过程中也出现了很多负面影响,例如能源的过度消耗直接导致了传统能源的严重匮乏。电力负荷研究结果是判断国家能源消耗,指导电网运行... 详细信息

社会经济发展不仅让世界的科研技术有所发展,还为人们的生活带来了很多精神和物质上的帮助;但在发展的过程中也出现了很多负面影响,例如能源的过度消耗直接导致了传统能源的严重匮乏。电力负荷研究结果是判断国家能源消耗,指导电网运行的基本依据。随着人工智能的快速发展,很多人工智能算法被应用于电力负荷研究领域,本文的目的是选取电网月典型日负荷曲线,而月典型日负荷曲线的选取对指导电价以及提高电网经济效益有着关键的指导意义。现如今,作为一种无监督的人工智能算法,k-means聚类算法也同样广泛应用在负荷研究领域,但是传统k-means算法也存在很多弊端,比如:簇数的确定、集群的初始化、相似度测量等问题,而簇数的选择对聚类的效果影响最大;本文针对典型日的选取、聚类数的选取以及聚类算法等三个方面做了以下改进:(1)针对传统典型日负荷曲线选取方法,本文提出了以斯皮尔曼等级相关系数公式为基础,选取与均值向量最近的真实日为该类的典型日负荷曲线,并选取与月基准日负荷曲线相关性最强的一类典型日作为该月的月典型日负荷曲线。(2)针对k-means算法聚类数不确定性问题,通过提出一种基于改进的深度差分法的最佳聚类数方法选取K值。(3)针对k-means算法的运行缺点,本文引入DBSCAN聚类算法、AHC层次聚类算法,将k-means算法与DBSCAN聚类算法、AHC层次聚类算法分别进行结合,通过引入均方根标准偏差公式以及平均绝对百分误差公式对聚类结果的质量进行对比验证,由此证明了k-means与AHC层次聚类的结合算法的优越性。

关键词：典型日选取深度差分法最佳聚类数聚类算法结合算法