面向网络隐私数据融合的蚁群算法优化方法

针对目前方法对网络隐私数据进行融合时,由于未能在数据融合前对数据缺失值进行插补处理,导致该方法在进行数据融合时,存在网络生命周期短和网络延时高的问题,提出面向网络隐私数据融合的蚁群算法优化方法。首先对网络隐私数据缺失值进行插补处理,并标准化插补数据生成网络隐私数据特征集;再依据邻域搜索算法优化蚁群算法,根据获取特征集生成网络连通图;最后使用优化后的蚁群算法搜索连通图,获取最佳数据融合值,实现网络隐私数据的融合。实验结果表明,运用上述方法进行数据融合时,网络生命周期长,网络延时低。

基于蚁群算法优化反向传播神经网络的软件质量预测

针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法。该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型。将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71%,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61%和1.05%。

改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测

针对支持向量机参数优化问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO-SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,并将网络入侵检测率为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM的网络入侵检测速度要快于其它网络入侵检测模型,而且提高了网络入侵检测率。

基于蚁群算法优化SVM的瓦斯涌出量预测

为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。

基于蚁群算法优化SA的WMN路由设计与仿真

针对现有的无线网状网(WMN)路由协议在实际无线信道环境下性能降低的问题,提出了一种基于蚁群模拟退火(ASA)算法的WMN的路由算法。该算法吸收了蚁群算法的适应性、鲁棒性及本质上并行性的优点,并利用模拟退火(SA)算法调整路由的搜索方向,使蚁群算法的早熟现象和收敛速度得到了改善。对该算法进行仿真研究,结果表明:该算法在数据包的转发率、端到端延时数据丢失率和归一化路由开销等方面要比常规路由协议优秀很多,大大提高了系统的可靠性、鲁棒性,增强了通信网络的自适应能力。该算法用于WMN路由协议是可行的、有效的。

基于蚁群算法优化的布谷鸟搜索算法

针对标准布谷鸟搜索算法采用Levy飞行机制生成新的鸟巢,使得每次更新的鸟巢位置的随机性较大的问题,提出一种蚁群算法优化的布谷鸟搜索算法.首先,提出的算法将待更新的鸟巢位置作为蚁群优化算法的一组初始解在极小的范围内进行搜索寻优.之后,将此次蚁群优化算法搜索所得的解作为新的候选解.当蚁群优化算法搜索寻优的候选解优于Levy飞行产生的候选解时,替换掉Levy飞行的候选解.最后,再进行布谷鸟搜索算法择优算子,根据遗弃概率替换新的鸟巢位置,实现更新后的鸟巢位置更加趋向于最优解.通过六个典型的测试函数将提出的算法与标准布谷鸟算法进行了寻优性能比较.实验结果表明,提出的算法能够提升布谷鸟搜索算法候选解的质量,提高算法的收敛速度和收敛精度。

基于蚁群算法优化的车辆主动防侧倾模糊PID控制研究

为了有效控制车辆在行进过程中的侧倾角度,提高车辆在行驶中的稳定性,提出基于蚁群算法优化的车辆主动防侧倾模糊PID控制方法.通过绘制车辆侧倾震荡模型、描述车身侧倾模态的变化,对车辆侧倾现象进行动力学分析,构建车辆行进状态的数学模型.采用优化的蚁群算法,从仿生学角度入手,采用构建主动防侧倾PID控制函数的方式,对车辆侧倾现象加以主动控制,并在一系列组合优化问题中求解PID函数的模糊化最优控制解,实现对车辆的有效控制.仿真试验结果表明,本文设计的控制方法可有效控制车辆在行进过程中侧倾角度,从而提高车辆行驶稳定性.

生日攻击研究下的蚁群算法优化

针对传统蚁群算法受启发因子影响大、随机性弱、收敛速度慢以及易产出局部最优解等问题,提出了基于生日攻击思想的优化蚁群算法。生日攻击源于密码学中的哈希函数碰撞,在生日攻击的思想下,将传统算法的整个迭代过程分割为多个子过程,统计每个子过程产出的最优路径,选择所有子过程中的最小值作为最优路径,并将其最终结果与传统蚁群算法和其他优化蚁群算法的产出结果进行定量分析。模拟结果说明,生日攻击思想下的优化蚁群算法最优路径的收敛效率较传统蚁群算法和其他优化算法有明显提升,最优路径产出的精确性与可信度得到提升,同时产出全局最优解的概率提高。

蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别

为了提高车牌自动识别的正确率,提出一种基于蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别模型。首先提取车牌轮廓、笔画和灰度特征,然后利用蚁群算法选择最优特征子集,最后采用支持向量机建立车牌自动分类器。仿真结果表明,该模型能够有效特征集中的消冗余和无用特征,快速找到最优车牌特征子集,提高了车牌自动识别正确率和效率,是一种可靠、有效的车牌自动识别方法。

基于蚁群算法优化Hadoop平台计算效能方法

为满足Hadoop参数自动调效的需求,本文提出基于蚁群算法(ACO)的Hadoop平台效能优化机制,并结合基因表达式编程(GEP)。从Hadoop历史工作纪录探勘Hadoop重要参数与效能关联模型作为ACO路径选择的启发信息,并自动化搜寻Hadoop优化参数,避免产生工作特征收集的额外负载,以强化Hadoop平台效能。实验结果显示,本文所提出的方法,能够提供较好的执行效能。

基于细菌觅食-改进蚁群优化算法的水面无人船路径规划

为了解决水面无人船全局路径规划问题,提出了一种细菌觅食-改进蚁群优化算法(bacterial foraging-improved ant colony optimization algorithm,BF-IACOA)。相较于传统蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA),该算法在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角的约束,引入转向角启发因子,综合求解转移概率;同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作,改进信息素浓度的更新方式,解决传统ACOA容易陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题。仿真结果表明,相较于传统ACOA,BF-IACOA的全局搜索能力得到较大幅度的提升,并且收敛迭代次数减少超过30%;在实际水域环境模型下,BF-IACOA可以通过14次迭代为无人船规划出全局可行路径。

基于改进蚁群优化算法的AGV路径规划

【目的】针对传统蚁群算法(ant colonyalgorithm, ACA)在移动机器人(automatic guided vehicle, AGV)路径规划中搜索效率低、寻找路径长、拐点个数多等问题,提出一种改进的蚁群优化算法(ant colony optimization, ACO)。【方法】首先,在蚁群算法中加入预估代价值策略来改进启发函数,增强目标点的引导作用,提升搜索效率;然后,结合狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)分配机制来更新信息素,解决路径规划时易陷入局部最优的问题;接着加入拐点影响因子来降低路径拐点;最后,采用动态避障策略来解决死锁问题。【结果】运用改进蚁群优化算法后,移动机器人路径规划时,最佳路径长度、迭代次数和拐点数等比传统算法分别降低9.7%、57.8%、65.0%。【结论】本研究结果能为移动机器人在复杂环境下的路径选择提供重要参考。

基于广义Hurst指数和蚁群优化算法的配对交易策略研究

以上海期货交易所的8种金属类期货为研究对象,首先结合传统协整理论和一阶矩广义Hurst指数方法筛选出具有较强均值回复特性的期货对作为最优配对组合,然后对选出的最优配对组合设计交易策略,利用蚁群智能优化算法确定多空交易的最优开仓阈值。在实证回测阶段,对历史数据采用滑动窗口方法进行多次样本内及样本外回测,并与基于均值和标准差的传统固定阈值策略进行对比。结果发现,螺纹钢-热卷、热卷-铝期货配对为不同样本期下的最佳配对组合。从交易效果看,采用蚁群智能优化算法所确定的上、下开仓阈值策略相比于传统阈值策略,在多空交易中获得了更高的年化收益率和夏普比率。

基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度

针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进行验证。结果表明:改进蚁群优化算法的寻优性能和收敛性能均明显优于蚁群优化算法的,寻优迭代次数减少了87%;改进蚁群优化算法能显著降低微电网的总运行成本,且各微电源出力情况也符合其工作特性。该策略对微电网实际优化调度具有一定的参考价值和指导作用。

基于动态自适应蚁群优化算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融合了A*算法,改进了传统ACO算法当中的期望启发信息,加入可能陷入U型障碍物陷阱的防死锁机制,改进信息素更新方式,包括:利用最大最小蚂蚁系统设置信息素浓度的最大最小值,防止搜索出现停滞现象;加入动态调整因子动态增强最优路径上的信息素浓度,降低较差路径上的信息素浓度,使得后续蚂蚁的选择方向更明确,引导蚂蚁朝全局最优路径上移动,加速算法收敛。仿真实验结果表明:改进算法的收敛速度比传统ACO算法提高了20%以上,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。

基于蚁群优化算法模型的生产过程决策问题研究

本文针对电子产品生产过程中的零配件与成品质量控制问题,提出了一种结合蚁群优化算法的数学模型。该模型旨在优化检测策略与生产决策,以达到最小化成本或最大化利润的最优决策。在多种变量、多道工序和复杂决策空间环境下,通过模拟不同情形,模型提供了详细的决策方案与指标结果,为企业提供了科学的生产管理依据。This paper addresses the issue of quality control for components and finished products in the electronic manufacturing process, proposing a mathematical model that integrates the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. The model aims to optimize inspection strategies and production decisions to achieve the optimal solution of minimizing costs or maximizing profits. In a multi-variable, multi-process, and complex decision-making environment, the model simulates various scenarios and provides detailed decision-making plans and performance indicators. This offers enterprises a scientific basis for production management.

基于蚁群优化算法的无线传感器网络节能路由策略

针对无线传感器网络,设计一种基于蚁群优化算法的无线传感器网络节能路由策略。考虑无线传感器网络具有带宽有限、电能有限、内存低等限制性,基于元启发式影响因子对WSN路由进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为进行路由搜索,计算转发路径。通过引入期望跳数、信号接收强度指示、剩余能量等,并综合信息素对下一跳概率函数进行设计,从而实现跳数优化、节能优化的目的,仿真证明了该路由策略的有效性。

基于蚁群优化算法的计算机网络通信安全加密系统

为提升当前计算机网络通信的安全水平,本文基于“蚁群优化算法”设计一种计算机网络通信安全加密系统。本文首先简述蚁群优化算法的基础,指出计算机网络通信安全的重要性,其次引出基于蚁群优化算法的加密技术,并进行案例分析。最后通过案例分析,表明所设计的计算机网络通信安全加密系统,在平均加密时间、平均解密时间、系统吞吐量和系统加密强度方面,优于其他算法,切实提升当前计算机网络通信安全水平,十分有效,值得推广。

基于避障寻优改进蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在处理路径规划过程中存在收敛速度慢,规划路径冗余等问题,提出了一种基于避障信息和快速寻优策略的改进蚁群算法。为了改善蚁群的首次搜索效率和精度,引入切比雪夫距离改进距离启发函数,在转移概率中增加目标点对机器人的引导作用;采用自适应转移概率调整路径规划过程中节点的选择方式,并根据节点周围的障碍物分布设置初始信息素,使得蚂蚁首次生成有效路径的比率从60%提高至92%;同时删除生成路径的垃圾信息,提高最优路径节点的信息素浓度,平衡了蚁群的局部和全局搜索能力,加快了最优路径的速度;通过平滑生成的路径,减少机器人转弯次数,缩短了路径距离。选择SSA、ACO、IACO、I-ACO等算法在3种栅格环境上进行性能测试。结果表明,改进的蚁群算法路径寻优上优于其他算法。