黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511065)
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
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- 相关机构：哈尔滨金融学院东北石油大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于量子蚁群改进的K-means算法被引量：3
- 2013年
- 传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,并且容易陷入局部最优值,这些缺陷严重限制了它的应用范围;针对目前普遍所存在的问题,本文提出一种改进的基于量子蚁群的聚类方法,将量子计算原理和蚂蚁算法结合来改进K-means算法,该方法结合了两个方法的优点,力求优势互补,并且在该方法中引入微观适应性策略改进了算法中的交叉算子和变异算子,使得聚类算法的局部搜索能力得到很大的提高;实验证明该算法有很好的全局收敛性,克服了K-means的不足,能有效解决未成熟收敛的问题。
- 郝春梅吴波
- 关键词：量子计算蚂蚁算法K-MEANS算法聚类分析
- 多目标多约束应急物资调度优化的仿真研究被引量：4
- 2013年
- 研究突发事件应急物资调度优化问题,应急物资具有多目标、多约束、动态性特性,传统粒子群算法存在"早熟"缺陷,无法获得最优调度方案,为解决上述问题,提出一种采用混沌粒子群优化算法的突发事件应急物资调度优化模型。首先建立应急物资调度优化数学模型,并确立目标函数,然后采用混沌粒子群算法对其进行求解,最后采用仿真测试算法的有效性和可行性。仿真结果表明,混沌粒子群算法克服了传统优化方法易陷入局部最优的缺陷,在保证应急时间最短的前提下,运输总成本最低本。
- 吴波
- 关键词：混沌粒子群算法突发事件应急物资调度模型
- 改进型粒子群算法解决多维背包问题被引量：2
- 2012年
- 微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术.将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO).算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验.实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好.
- 郝春梅吴波
- 关键词：微粒群优化算法组合优化
- 基于数据结构的最短路径算法的研究
- 2012年
- 基于数据结构的最短路径问题已成为研究图论中的热门课题之一。Dijkstra算法作为解决最短路径问题的基础理论,被广泛应用与工程计算中。本文针对传统Dijkstra算法存在的缺陷,提出优化方法,主要通过对最短路径结点的选取、数据的存储结构与组织进行了改进,经过比较分析,得出改进后的算法,降低了存储空间,有效提高了运行效率,在最短路径计算中具有更好的适用性。
- 卢金昊董驰
- 关键词：数据结构最短路径DIJKSTRA算法
