改进DPSO算法求解仿真任务调度问题

针对离散粒子群算法在求解雷达分布式仿真系统中的仿真任务调度时,由于其易陷入局部最优的缺陷导致算法受初始种群的影响较大且结果稳定低的问题,提出基于信息素变异策略的改进离散粒子群算法。文中分析了离散粒子群算法容易陷入局部最优的原因,引入基于信息素的变异策略,充分利用种群中所有粒子的寻优经验信息来累计信息素,以信息素的分布和效率矩阵为依据对基本离散粒子群算法每次迭代后得到的粒子进行变异操作。仿真结果表明,改进算法有效地避免了算法陷于局部最优的问题,且结果的稳定性比基本离散粒子群算法更好,调度跨度和负载平衡度相比离散粒子群算法,蚁群算法,Max-Min算法和Min-Min算法都有明显的改善。      

基于信息素的改进蚁群算法及其在TSP中的应用

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优从而导致搜索停滞的缺陷,提出了一种改进蚁群算法模型.改进算法引入信息素调节系数,避免算法初期各路径上信息素出现过大差异,导致算法早熟.通过动态调整信息素挥发,在求解速度和寻找全局最优之间寻找平衡.对旅行商问题的仿真结果表明:改进算法的求解结果和求解效率都明显优于基本蚁群算法.     

医学继续教育中信息素质的培养

目前,我国许多高校图书馆采用开设选修课、开办讲座、制作网络课件、新生入学教育、发放读者指南等多种多样的教学形式,部分承担着大学生信息素质教育的工作,在一定程度上促使了大学生信息素质的提升、培育了读者。     

一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,针对蚁群优化算法(ACO)在处理大规模组合优化问题时易陷入搜索速度慢和局部最优解的缺陷,提出了一种实现云计算负载均衡的双向蚁群优化算法(BACO)用于资源调度;该算法考虑到了每个虚拟机的负载和计算能力,同时在云环境中引入了蚂蚁的向前移动和向后移动;最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明该算法的总任务完成时间较短,具有较好的寻优能力,并且能够实现负载均衡,是一种有效的资源调度算法。     

基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

研究无人机航路规划,针对基本蚁群算法易于陷入局部最优、规划航路耗时长的问题,对基本蚁群算法进行了改进;引入航路点的动态自适应选择策略和信息素挥发因子动态自适应调整准则,有效克服了基本蚁群算法的不足,并对规划出的航路进行了平滑处理,使其更加满足无人机实际飞行需求。通过仿真分别规划出无人机在静态威胁和动态威胁中的航迹,仿真结果表明,与基本蚁群算法和遗传算法相比,改进的蚁群算法在两种飞行环境中均能规划出较优的航路。     

信息素质：老年居民不可少

在当今世界,作为科学素质重要组成的信息素质,已逐渐成为人们必备的基本素质之一。我国公民的信息素质总体水平不高,尤其老年居民的信息素质偏低,他们在信息获取和处理,以及利用信息解决健康、生活问题等方面处于弱势地位。深圳市龙岗区尚景社区从2005年开始举办了“老年人电脑学习班”,深受社区老年居民的欢迎。经过几年的发展,他们在培养和提高社区公众尤其是老年人信息素质方面,积累了许多值得借鉴的经验。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

仓库害虫集合信息素的合成锈赤扁谷盗和长角扁谷盗

本文报道通过不保护羟基的10-癸炔醇-1, 在LiNH2作用下直接与W-溴代羧酸酯反应引入羟酸基团, 从而缩补了反应步骤并提高了收率。十一碳烯内酯和十三碳烯内酯的心率为14.4%和11%, 立体选择性Z>98%。     

基于蚁群算法的贴片机贴装最短路径问题的研究

贴片机贴装路径与表面组装生产线的装配效率紧密相关。为了提高贴片机的生产效率,对贴片机的贴装路径进行了优化,提出一种改进的蚁群算法。该算法考虑了在寻求最短路径过程中信息素的更新,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。理论分析和实际仿真实验,都证明了此算法优于传统的贴片机贴装路径的优化算法。     

动态蚁群算法用于洪灾搜救问题

蚁群算法是一种求解最优路径的常用算法,其利用自然界中蚁群的活动规律和正反馈原理。动态的蚁群算法针对基本蚁群算法存在的问题和缺点进行改进,采用动态参数因子,可以有效避免搜索的局部最优和进化停滞现象,并且能够提高搜索效率。通过实验结果对比,该算法在求解最短路径方面具有更高的精确度,为今后的搜救问题提供了一种高效实用的参考方法。