基于蚁群算法和轮盘算法的多Agent Q学习

提出了一种新颖的基于Q-学习、蚁群算法和轮盘赌算法的多Agent强化学习。在强化学习算法中,当Agent数量增加到足够大时,就会出现动作空间灾难性问题,即:其学习速度骤然下降。另外,Agent是利用Q值来选择下一步动作的,因此,在学习早期,动作的选择严重束缚于高Q值。把蚁群算法、轮盘赌算法和强化学习三者结合起来,期望解决上述提出的问题。最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效地提高学习效率。

改进的遗传算法在钢铁企业污染物排放量预测的研究

在钢铁企业的发展中,环境保护尤为重要,钢铁企业的污染物二氧化硫的排放量是环境保护建设的重要指标。使用遗传算法与动态三次指数平滑法相结合,采用遗传算法中的轮盘赌算法计算最优解区间,并用遗传算法计算最优值,导入指数平滑算法绘制数据走向曲线,并根据企业的生产日志配合使用预测干预法,对钢铁企业污染物排放量进行预测。通过该算法与传统的时间序列预测模型动态指数平滑法进行比较。证明基于遗传算法与动态三次指数平滑的预测模型具有优良的预测精度和准确的预测数据走势的能力,在钢铁企业污染物排放量预测中具有良好的适用性。

一种改进的蚁群算法求解多维背包问题

多维0-1背包问题是经典的非确定多项式问题(Non-Deterministic Polynomial,NP),针对蚁群算法求解该问题时易出现陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群算法。本文算法引入蛙跳算法的分群思想,将蚂蚁分为拥有不同文化的两个群体,提高了全局搜索能力;采用贪心策略修改公式,针对具体问题具体分析,提高了算法的精确度;融合轮盘赌算法简化了公式。仿真结果表明,本文算法加强了全局搜索能力,得到的结果更为精确。

基于改进小生境粒子群的社区发现算法

社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解,以模块度作为优化函数。在粒子迭代过程中,选取粒子的邻域最优替代全局最优,同时根据粒子各维度的速度,采用轮盘赌算法确定粒子中各节点的社区归属。通过控制粒子信息传播速度和范围,能有效解决粒子陷入局部最优,提高了社区发现效果。实验表明,该算法获得较好的社区发现结果。

多Agent Q学习几点问题的研究及改进

提出了一种新颖的基于Q-学习,蚁群算法和轮盘赌算法的多Agent强化学习。在强化学习算法中,当Agent数量增加到足够大时,就会出现动作空间灾难性问题,即:其交互困难,学习速度骤然下降。另外,由于Agent是利用Q值来选择下一步动作的,因此,在学习早期,动作的选择严重束缚于高Q值。在这里,把蚁群算法,轮盘赌算法和强化学习三者结合起来,期望解决上述提出的问题。最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效的提高学习效率。

Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试,在状态与激励序列中,从"开始"状态到"结束"状态形成一个完整的测试案例。因此,输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选择方法,以软件Markov链模型的状态迁移概率作为激励选择的约束条件,使用遗传算法中用于选择下一代种群的选择算子——轮盘赌选择算子对激励进行选择。通过与以往的激励选择方法对比,验证了所提出的方法能提高生成测试用例的有效性。

一种基于关联规则的Web应用统计测试方法

Web统计测试可以确保Web应用的质量,且测试用例是提高软件可靠性的关键因素。为此,提出一种基于关联规则的Web统计测试用例生成与系统可靠性度量方法。从Web服务器日志中提取信息,通过哈希表将信息保存在自定义的数据结构note中。采用关联规则对note进行挖掘得到用户的频繁访问序列,并通过马尔科夫模型对其进行建模,在此基础上,利用轮盘赌算法生成测试用例。依据生成的测试用例,采用Nelson模型进行系统可靠性评估,将MTBF作为系统可靠性评估指标,实验结果表明,该方法所生成测试用例的MTBF值与真实环境下的MTBF值接近,验证了该方法的有效性。

基于轨迹数据的电动出租车充电需求分析

电动出租车充电需求分析是规划布局公共充电设施的基础,为此提出一种基于轨迹数据的电动出租车充电需求分析方法。本文通过统计和分析出租车GPS数据,拟合出租车出行链时空特征量的概率分布,利用蒙特卡洛模拟方法和轮盘赌方法抽取各特征量,构建电动出租车出行链。然后结合出租车换班特征,分别分析大班和小班两种情况下电动出租车充电需求的时空分布。利用北京市2012年的出租车GPS轨迹数据进行方法应用及案例分析。结果表明,使用该方法可较准确地模拟北京市出租车的出行特征,充电需求的时空分布较为合理。

基于复杂网络的P2P流媒体网络的研究

当前P2P流媒体技术引起了广大工程技术人员的兴趣,其中流媒体网络的建模是核心问题。本文引入复杂网络的幂律分布建模方式来对P2P流媒体网络进行构建,对网络节点的连接使用轮盘赌算法,从理论上分析了它的可行性。