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基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法被引量：11: 2009年; 多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。; 古明家宣士斌廉侃超李永胜; 关键词：多约束QOS 单播路由自适应变异蚁群算法

基于自适应节点选择蚁群算法的QoS选播路由算法被引量：2: 2011年; 针对基本蚁群算法在求解QoS选播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于自适应节点选择的蚁群算法对该问题进行求解.该算法根据解的情况自适应调整节点选择策略;依据各路径上信息素的"集中"程度判断解的早熟、停滞情况,并对可能陷入局部最优的解进行信息素混沌扰动更新,以便跳出局部极值区间.仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速地收敛到全局最优解,算法是可行、有效的.; 李永胜李熹; 关键词：蚁群算法

自适应信息素更新蚁群算法求解QoS组播路由被引量：3: 2011年; 针对基本蚁群算法在求解QoS组播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种自适应信息素更新蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中引入混沌扰动,在算法前期依据各链路信息素浓度动态调整信息素的挥发因子,提高了全局搜索能力,后期根据解的优劣自适应更新信息素,使收敛性能得到显著提高。仿真实验表明,同等实验条件下,基本蚁群算法在第12次迭代收敛到局部最优费用值87;融合量子粒子群算法思想的多行为蚁群算法第7次迭代收敛到局部最优费用值66,而本研究算法则在第10次迭代收敛到全局最优费用值62,本研究算法比前两种算法更优。; 李永胜曲良东李熹; 关键词：蚁群算法 QOS组播路由信息素混沌

求解QoS路由优化的蚁群算法研究: 目前，网络的许多应用都带有QoS要求，QoS路由问题已经成为网络技术领域内的一个研究热点。研究表明，多约束条件下QoS路由问题是NP-完全问题，用常规方法难以求解。　　蚁群算法是一种新兴的人工智能算法，具有稳健性、正...; 李永胜; 关键词：QOS路由路由优化蚁群算法搜索机制; 文献传递

基于莱维飞行的自适应乌鸦搜索算法: 2023年; 针对乌鸦搜索算法易陷入局部最优和位置更新策略具有盲目性的不足,提出一种基于莱维飞行(levy flight)的自适应乌鸦搜索算法,对标准乌鸦搜索算法的感知概率和飞行距离进行动态调整,对乌鸦个体在第二种情况下的位置更新策略进行优化.所提算法引入莱维飞行、经验因子和自适应调整参数机制,动态增加算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力.在算法个体发现自己被其他个体跟踪的情况下,采取经验因子和莱维飞行相结合的更新策略来引导其他个体,增强算法个体位置更新的效率,避免个体在最优解附近来回振荡,使得算法快速准确的到达极值点,有效弥补了原始乌鸦搜索算法位置更新的盲目性和收敛速度较慢的不足.通过和其他新型智能优化算法在8个基准测试函数和1个工程应用问题的实验对比,来检验算法的有效性.仿真结果表明,所提算法的寻优平均结果、标准差、收敛性和鲁棒性均优于其他算法,有效避免了位置更新的盲目性,增强了算法的性能效率.; 吴宇昂李永胜宣士斌代敏君苏伊琳; 关键词：自适应步长

改进人口迁移算法用于QoS路由优化被引量：2: 2010年; 研究了带宽、时延等QoS路由问题,针对原人口迁移算法易收敛于局部最优且计算量大,计算时间长的特点,提出了一种改进的人口迁移算法(modified Population Migration Algorithm),并将其应用于QoS路由选择优化问题。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。; 廉侃超宣士斌李永胜古明家; 关键词：QOS路由选择

求解TSP问题的嵌入交叉算子的人口迁移算法被引量：4: 2008年; 人口迁移算法具有较强的全局搜索能力和稳定性,该文在其顺序交叉算子的基础上,提出一种改进的启发式顺序交叉算子,并在人口迁移过程中嵌入该算子。仿真实验结果表明,该改进算法能有效解决TSP问题,且具有快速收敛特性。; 廉侃超古明家李永胜宣士斌; 关键词：人口迁移算法旅行商问题组合优化

基于可选节点集优化的变异蚁群算法的QoS路由算法被引量：1: 2010年; 多约束QoS单播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS单播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点,提出一种基于可选节点集优化的变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取混合蚂蚁行为,可选节点集优化,二次变异,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。; 古明家宣士斌廉侃超李永胜; 关键词：多约束单播路由蚁群算法

创新创业背景下计算机专业校企协同培养策略的研究被引量：2: 2021年; 该文结合新工科发展背景,针对高校计算机专业教学模式进行研究。首先分析当前计算机专业人才培养模式中存在的问题,其次以协同育人理念为切入点,针对计算机专业教学中存在的问题制定相应的优化措施,最后重点阐述校企协同人才培养战略,旨在促进计算机专业教学运行机制的完善,即校企共同定制教育项目合作计划,围绕企业的实际人才需求来调整培训内容与策略,组织学生到企业进行实际演练,分阶段对教学效果进行验证,以此对协同计划进行优化革新。希望该研究可为相关从业人员提供借鉴与参考。; 汤卫东李永胜刘美玲张桂芬; 关键词：创新创业计算机专业校企合作

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法: 2010年; 多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。; 古明家宣士斌廉侃超李永胜; 关键词：多约束组播路由自适应变异蚁群算法

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李永胜