基于改进蚁群算法的服务组合优化
蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用
c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。
智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。
路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。
最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。
近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。
A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。
随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。
基于蚁群算法的无人机协同多任务分配
二、基于云计算环境的蚁群优化 计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法（Ant Colony Optimization based on Cloud Computing，ACOCC）的基本思想是：将云计算环境下的计算资 源分配问题转化为一个组合优化问题，通过模拟蚂蚁觅食行为，利用蚁群优化算 法来寻找最优解。
二、蚁群算法在路径规划中的应 用
1、基本应用
蚁群算法在路径规划中基本应用是通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，来寻找最 优路径。例如，在地图上，我们可以将起点视为蚂蚁的巢穴，终点视为食物的位 置，而地图上的其他点则视为可能的路径。蚂蚁会根据每条路径上的信息素浓度 选择路径，信息素浓度越高，蚂蚁选择该路径的可能性就越大。最终，信息素浓 度最高的路径就会被蚂蚁选择，从而得到最优路径。
参考内容三
随着科技的快速发展，许多领域都在研究如何通过模拟自然界中的生物行为 来解决优化问题。其中，蚁群算法由于其优秀的寻优能力，受到了广泛的。本次 演示将探讨蚁群算法在路径规划领域的应用和研究进展。
一、蚁群算法简介
蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁找食过程的优化算法。蚂蚁在寻找食 物的过程中，会释放一种名为信息素的化学物质，后来的蚂蚁会根据信息素的浓 度选择路径，而信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择。这种通过模拟蚂蚁找 食过程进行的优化算法，被称为蚁群算法。
参考内容
随着云计算技术的快速发展，如何有效地管理和分配计算资源已成为了一个 重要的问题。蚁群优化算法作为一种仿生优化算法，具有自组织、自适应和鲁棒 性等优点，因此可以应用于解决云计算环境下的计算资源分配问题。
一、云计算与蚁群优化算法
云计算是一种将大量计算、存储和管理任务分布到多个计算机上进行处理的 技术，它具有弹性可扩展、按需付费等特点。云计算环境下的计算资源分配问题 是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如任务的大小、优先级、负载均衡等。 蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁的信息素传 递过程来寻找问题的最优解。
基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究
ｔ ｅｆ ｒＭＦ Ｓ Ｐ ｉ ｏ ｒ ＪＳ ．
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｍ ｌ —ｂ ｃ ｖ ｐｉ ｚｔ ｎ ｆ ｘ ｌ ｊｂ ｓｏ ｈ ｄ ｌ ； ｎ ｃ ｌ ｙａ ｏ ｔ ｙｗ ｒ ｓ ｕｔ ｏｊ ｔ ｅｏ ｔ ａ ｏ ； ｅ ｉ ｅ ｏ ｈ ｐｓ ｅ ｕ ａ ｔ ｏ ｎ ｌ ｒ ｈ ｉ ｅｉ ｍｉ ｉ ｌ ｂ ｃ ｅ ｏ ｇｉ ｍ
第２ 巷第 ５ ８ 期
２１ ０ １年 ５月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｉ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ｐ ｅ ｓ ｐｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕｔｒ
Ｖｏ１ ２８ Ｎｏ ５ ． ．
Ｍａ ２ １ ｖ ０１
基 于 改 进 型 蚁 群 算 法 的 ＭＦ Ｓ 究 Ｓ Ｊ Ｐ研
ｇｒｈ ｄｆ ｅ ｂ ｅ ｕ ｂ ｒａｃ ｒｉｇ ｏ ｏ ｓｎ ｍ ｅ．Ｄ ｓｒ ｅ ｅｍ ｔｏ ｆ ｏ ｓ ｕｔ ｇａ ｏ ｉｇｓｔ ｓ ｅ ・ ｏｉ ｍ， ｅ ｎ ｄｓ ｓｔ ｎ ｍ ｅ ｃ ｏｄ ｂ ｕ ｂ ｒ ｉ ｉ ｄ ｈ ｅ ｄｏ ｃ ｎｔ ｃ ｎ ｌ ｎ ．Ｕ ｅ ａ ｅ ｅ ｔ ｉ ｕ ｓ ｎ ｔｊ ｃｂ ｔ ｈ ｒ ｉ ｌｗ ｅ ｄ ｎ ｆ
关键词 ：多 目标优 化 ；柔性作 业车 间调 度 ；蚁群 算法
中图分类 号 ：Ｔ ３ １ ６ Ｐ０． 文献标 志码 ：Ａ 文 章编号 ：１０ —６ ５ ２ １ ）５ １ ４ —４ ０ １ ３ ９ （ ０ １ ０ —６ ０ ０
． ｄ ｉ１ ．９ ９ｊｉ ｎ １０ —６ ５ ２ １ ．５ ０ ２ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ １ ０ ． １ ｓ
１０４ Ｃ ｉ ） ５０ ０， ｈｎ ａ
Ａｂｔａ ｔ ｏｏ ｔ ｚ ＪＳ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｐｉ ｅＭＦ Ｓ Ｐ，ｔｉ ｐ ｐ ｒｐｅｅ ｔｄａ ｒｖ ｄｍｅｈ ｄｂ ｓｄｏ ｎ ｏｏ ｙａｇｒ ｈ ｍｉ ｈｓ ａ ｅ ｒｓｎｅ ｎ ｉ ｏ ｅ ｔｏ ａｅ ｎａ ｔ ｌｎ ｌｏ ｔｍ．Ｉ ｅａ ｐｏ ｅ － ｍｐ ｃ ｉ ｎｔ ｐ ｒｖ ｄａ ｈ ｌ
蚂蚁算法和蚁群算法
蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）和蚁群算法（Ant Colony Optimization）是启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在觅食和建立路径时的行为。
这两种算法都基于模拟蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的集体智慧来解决组合优化问题。
蚂蚁算法和蚁群算法的基本原理类似，但应用领域和具体实现方式可能有所不同。
下面是对两者的简要介绍：蚂蚁算法：蚂蚁算法主要用于解决图论中的最短路径问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
其基本思想是通过模拟蚂蚁在环境中寻找食物的行为，蚂蚁会通过信息素的释放和感知来寻找最优路径。
蚂蚁算法的核心概念是信息素和启发式规则。
信息素（Pheromone）：蚂蚁在路径上释放的一种化学物质，用于传递信息和标记路径的好坏程度。
路径上的信息素浓度受到蚂蚁数量和路径距离的影响。
启发式规则（Heuristic Rule）：蚂蚁根据局部信息和启发式规则进行决策。
启发式规则可能包括路径距离、路径上的信息素浓度等信息。
蚂蚁算法通过模拟多个蚂蚁的行为，在搜索过程中不断调整路径上的信息素浓度，从而找到较优的解决方案。
蚁群算法：蚁群算法是一种更通用的优化算法，广泛应用于组合优化问题。
除了解决最短路径问题外，蚁群算法还可应用于调度问题、资源分配、网络路由等领域。
蚁群算法的基本原理与蚂蚁算法类似，也是通过模拟蚂蚁的集体行为来求解问题。
在蚁群算法中，蚂蚁在解决问题的过程中通过信息素和启发式规则进行路径选择，但与蚂蚁算法不同的是，蚁群算法将信息素更新机制和启发式规则的权重设置进行了改进。
蚁群算法通常包含以下关键步骤：初始化：初始化蚂蚁的位置和路径。
路径选择：根据信息素和启发式规则进行路径选择。
信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，信息素浓度受路径质量和全局最优解的影响。
全局更新：周期性地更新全局最优解的信息素浓度。
终止条件：达到预设的终止条件，结束算法并输出结果。
基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究
ｏ ｊ ｔ． ｂｅ ｓ ｃ
ａｔ ａｅ ｌｓ ｒ ｌｏ ｔｍ ｈｓ ｕｒｎｌ ｐｉ ｔ ｎ ｎｔｅｄｔ ｍｉｉ ｃｍ ｔ ｉ ． ａｅ ｈ ｉ ｄａ ｔｇ ｆｈ ｌ ｓ ｎ —ｂｓｄｃ ｔ ｉ ａ ｒｈ ａ ｒｅ ｔ ａ ｌ ｉ ｓｉ ｈ ａａ ｎｎ ｏ ｕ ｅｎ ｇｉ ｇ ｃ ｙｐ ｃ ｏ ａ ｇ ｍｔ Ｂ ｓｄｔｅｄｓ ｖｎａｅｏ ｔｅ ａ ｉ ｙ ａ ｃ ｓ—
ｃｌｌｏｉ ｍ， ｉｐｐｒｐｅｅｔ ｎｉ ｍｖ ｈｕｉ ｉａ ｔ ｌｓ ｒ ｌｏｉ ｍ（ＨＡ ． ｄ ｖｃ ｆｍｅ ｒ ａｋｉｐ ｘ ， ｈｃ ａ ａ ｒｈ ｔ ｓ ａｅ ｒｓｎｓａ ｍｐ ￣ ｅｒ ｔ ｎ —ｃ ｔ ｉ ａ ｒｈ Ｉ Ｃ）Ａ ｅｉｅｏ ｍｏ ｂｎ ｓ ｍｒ ｇ ｔ ｈ ｓｃ ｕ ｅｎ ｇ ｔ ｇ ｙ ￣ ｗｉ ｈ
维普资讯
第
７ 期 ２ ０ ８ 月 ０ ７ 年
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬＯＰＭ ＥＮＴ
ｖ ｌ７ ０ｌ
，
Ｎｏ ８ ， Ａｕ ２０ ｇ． ０７
基 于 改进 的启 发 式 蚁 群算 法 的 聚 类 问题 的研 究
Ｈ ｅ ｒ ｓｉ ｕ ｉｔｃ ＡｎｔＣｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｌｎ ｇ ｒｔ
ＬＩ ａ —ａ ＬＩ Ｘｉｙ Ｕ Ｎｉｎ ｔｏ， Ｕ ・ ｕ
（ｏｌ ｅｏ ｆｒ ｔ ｎａｄＥ ｇｎｅｉｇ Ｓ ａ ｄｎ ｏｍａ Ｕｎｖｒ ｔ，ｉ ５ ０ ４ Ｃ ｉａ Ｃ ｌｇ ｆ ｎｏｍａｉ ｎ ｉｅｒ ，ｈｎ ｏ Ｎ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙＪ ａ ２０ １ ， ｈ ） ｅ Ｉ ｏ ｎ ｎ ｇ ｉ ｎ ｎ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｎ ｏｏ ｙａｇ ｒｔｍ ｏ ｅ ａ ｅｏｒ ｆｂｏ ｉ ｌｏ ｉｈ ｒｏ ｔ ｉ ｔ ｎｐ ｏ ｌｍｓｗｈｃ ｈ ｓｖ ｒｏ ｓａ ｐｉ ｔ ｎ ｆｅｅ ｔ ｓｒ ｃ ： ｔｃ ｌｎ ｌｏ ｉ ｈ ｉ ａｎ ｖ ｌ ｔｇ ｙｏ ｉｎｃａｇ ｒｔｍ ｆ ｐ ｉ ｚ ｉ ｒ ｂｅ ｉｈ ａ ａ ｕ ｐ ｌｃ ｉ ｓｔ ｄｉ ｒｎ ｓ ｃ ｏ ｍ ａｏ ｉ ａｏ ｏ ｆ ０ 】 Ｓ，ｅｇ ｃｍｍｕ ｉ ｔ ｎｎ ｔ ｒ ｓ ｒｂ ｔ ｓ Ａｓａ ｎ ｕ ｅ ｖｓｄ ｌａｎｎ ｔｃ ｎｉｕ ｃｕｔｒｎ ｉ ．ｏ ｎｃ ｉ ａ ｏ ｅｗｏ ｋ ， ｏ ｉ ． ｎ ｕ ｓ ｐ ｒｉｅ ｅｒ ｉｇ ｅｈ ｑ ｅ，ｌｓｅ ｉ ｓａｄｉｉｉｎｏ ａａ ｉｔ ｒ ｐ ｆｓ ｉ ｒ ｏ ｃ ｇ ｖｓｏ ｆｄ ｔ ｎｏｇｏｕ ｓｏ ｉ ｌ ｍ ａ
蚁群算法及其在组合优化问题中的应用
中图分类号 ：Ｐ ３ Ｔ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ １７ １（０６０ － ５ ３ ０ １０ － １９２０ ）４ ０ ５ － ４
Ｔｈ ｔＣｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｔ ｐ ｉａ ｉ ｎ ｉ ｈ ｍｂ ｎ ｔ ｒａ ｅ Ａｎ ｌ ｎ ｇ ｒｔ ｈ ａ ｄ ＩｓＡｐ ｌ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｃｏ ｃ ｏ ｉａｏ ｉｌ
一
内在 的复杂性有其重要 的理论 价值 ， 也在 于它们
在现实生活 中的很多方面有着广泛 的应用 。 在计
种 基于种群 的模拟进化算法 ， 于随机搜 索算 属
算技术高度发展 的今天 ， 即使用 当今最快速度 的
计算机 ， 我们 甚至无法求得其具有最小规模 问题
收 稿 日期 ： ０ ５ ０ — ５ ２ ０ — ３ ２
Ａｂ ｔ ａ ｔＡｎ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｏ ｅ ｉ ｌ ｔｄ ｅ ｏｕ ｉ ｎ ｒ ｌｏ ｔ ｍ． ｔｒ ｉ ｔ ｄ ｃｎ ｈ ｓｅ ｃ ， ｅ ｍｏ ｅ ｎ ｓ ｒ ｃ ： ｔｃ ｌ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ｎ ｖ ｌｓ ｉ ｍｕ ａｅ ｖ ｌ ｔ ａ ｙ ａｇ ｒ ｈ Ａｆ ｎ ｒ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｅ ｓ ｎ ｅｔ ｄ ｌａ ｄ ｏ ｉ ｅ ｏ ｈ ｔｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ａ ｔｃ ｌｎ ｌ ｏ ｔ ｍ， ｈ ｈ ｕ ｈ ｆｉ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｎ ｔ ｅｃ ｍｂ ｎ ｔｒａ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｓ ｃ ｓｔ ｅ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ｉ ｆ ｎ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｅ ｔ ｏ ｇ ｔ ｓ ａ ｐ ｉ ｔ ｓ ｉ ｈ ｏ ｉ ａｏ ｌ ｔｍｉａｉ ｕ ｈ ａ ｏ ｈ ｔ ｉ ｏ ｔ ｃ ｏ ｉ ｏ ｏ ｈ
维普资讯
第２ ２卷 第 ４期
２０ ０ ６年 ７月
蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
基本内容
蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用 于解决各种优化问题。该算法具有鲁棒性、并行性和自适应性等优点，但同时也 存在一些局限性，如易陷入局部最优解等问题。本次演示将详细介绍蚁群算法的 基本理论、应用场景以及与其它算法的混合使用。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。在构造解的过程 中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点 的信息素以及距离有关。在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新 路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。在机器学习领域，蚁群算法被用 来提高模型的性能和效果。例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物 品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征 选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹 学等领域也有着广泛的应用。
结论本次演示介绍了蚁群优化算法的理论研究及其应用。通过分析蚁群优化 算法的组成、行为和优化原理，以及其在不同领域的应用案例，本次演示展示了 蚁群优化算法在求解组合优化、路径规划、社会优化和生物信息学等领域问题的 优势和潜力。本次演示展望了蚁群优化算法未来的发展方向和可能挑战，强调了 其理论研究和应用价值。
总之，蚁群算法是一种具有广泛应用价值的优化算法，它通过模拟蚂蚁的觅 食行为来实现问题的优化。未来可以通过进一步研究蚁群算法的原理和应用，以 及克服其不足之处，来提高蚁群算法的性能和扩展其应用领域。
基本内容
理论基础蚁群优化算法由蚁群系统、行为和优化原理三个核心要素组成。蚁 群系统指的是一群相互协作的蚂蚁共同构成的社会组织；行为则是指蚂蚁在寻找 食物过程中表现出的行为模式；优化原理主要是指蚂蚁通过信息素引导和其他蚂 蚁的协同作用，以最短路径找到食物来源。
蚁群优化算法及其在工程中的应用
蚁群优化算法及其在工程中的应用引言：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于蚁群行为的启发式优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
蚁群优化算法以其在组合优化问题中的应用而闻名，特别是在工程领域中，其独特的优化能力成为解决复杂问题的有效工具。
1. 蚁群优化算法的原理与模拟蚁群优化算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它模拟了蚂蚁在寻找食物时使用信息素沉积和信息素蒸发的策略。
蚂蚁释放的信息素作为信息传播的媒介，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
通过这种方式，蚁群优化算法利用信息素的正反馈机制，不断优化路径选择，从而找到全局最优解。
2. 蚁群优化算法的基本步骤蚁群优化算法的基本步骤包括：初始化信息素浓度、蚁群初始化、路径选择、信息素更新等。
2.1 初始化信息素浓度在蚁群优化算法中，信息素浓度表示路径的好坏程度，初始时，信息素浓度可以设置为一个常数或随机值。
较大的初始信息素浓度能够提醒蚂蚁找到正确的路径，但也可能导致过早的收敛。
2.2 蚁群初始化蚂蚁的初始化包括位置的随机选择和路径的初始化。
通常情况下，每只蚂蚁都在搜索空间内的随机位置开始。
2.3 路径选择蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择路径。
信息素表示路径的好坏程度，而启发式信息表示路径的可靠程度。
蚂蚁根据这些信息以一定的概率选择下一个位置，并更新路径。
2.4 信息素更新每只蚂蚁走过某条路径后，会根据路径的好坏程度更新信息素浓度。
信息素更新还包括信息素的挥发，以模拟现实中信息的流失。
3. 蚁群优化算法在工程中的应用蚁群优化算法在工程领域中有广泛的应用，以下将从路径规划、交通调度和电力网络等方面进行说明。
3.1 路径规划路径规划是蚁群算法在工程中最为常见的应用之一。
在物流和交通领域，蚁群算法可以帮助寻找最短路径或最佳路线。
例如，蚁群优化算法在无人驾驶车辆中的应用，可以通过模拟蚁群的行为，找到最优的路径规划方案。
3.2 交通调度蚁群优化算法在交通调度中的应用可以帮助优化交通流，减少拥堵和行程时间。
改进型蚁群算法的多处理机任务调度研究
ｌ 引言
随着实时应用的 日 趋复杂 ， 多处理器系统 以其高性能而逐 渐 成为解决这类复杂 问题 的有效手段。 ａ ｍ ｉ ａ Ｒ ｍａ ｒｈｍ和 Ｓ ｉ 等 ｔ ｈｎ
人在文献『，】 出基 于多处理器的调度 问题 主要是确定任 １２中指 务在哪个处理器上执行以及何时执行的问题 ， 该类 问题是一个
Ｋｅ ｒ ｓ ｎ Ｃ ｌ ｙ Ａ ｇ ｒ ｈ Ａ Ａ）ｍｕｌ ｒｃ ｓｏｓｓｈ ｄ ｌ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ：Ａ ｔ ｏ ｎ ｌ ｉ ｍ（ Ｃ ； ｌｐ ｏ ｅｓｒ ；ｃ ｅ ｕ ｎ ｏ ｏｔ ｉ ｉ
摘
要： 蚁群算法是一种新型的模拟进 化算法， 具有正反馈 、 分布式计算等特 点， 是一种解决组合优 化问题 的有效算法。在介绍蚁
群算法基本原理 以及探讨该算法的缺 陷基础上 ， 针对 多处理器任务调 度问题 ， 出了一种基于改进 型蚁 群算法的调度 策略 。仿真 提 研 究表 明， 该算法具有优 良的全局优化性 能， 效果令人满 意。
关键词 ： 蚁群算法； 多处理 器； 调度
文 章 编 号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ７ ３ — ０４ ０ 文献 标 识 码 ： 中 图 分 类号 ：Ｐ ０ ． １０ — ３ １２ ０ ）５ ０ ７ — ３ Ａ Ｔ３１ ６
维普资讯
Ｃｍ ｕ ｒＥ ｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｏｓ计算 机工程 与应用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｅｒ ｇ ａ ｄＡ ｐｉ ｔ ｎ ｅ ｎ ｃｉ
改进型蚁群算法 的多处理机任 务调 度研究
张 勇， 张曦 煌
学 信息工程学院 ， 江苏 无锡 ２４ ２ １ １２
Ｓ ｈ ｏ ｆＩｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｓ ｕｈ ｒ ｎ ｚｅ Ｕｎｖｒｉ Ｗ ｕ ｉＪａ ｇｕ ２ ４ ２ Ｃ ｉａ ｃ ｏ ｌｏ ｎｏｍａｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，ｏ ｔｅｎ Ｙａ ｇｔ ｉｅｓｔ ｏ ｙ， ｘ ，ｉｎ ｓ １ １ ２， ｈ ｎ
基于改进蚁群算法的项目组合工期——成本优化的研究
（ 西北 工业 大学管理 学院， 陕西 西安 ７ ０ ７ ） １ ０２
期 —— 成 本 优 化 问题 是 企 业 进 行 多项 目管 理 时 需要 解 决 的 重 要 问 题 ， 企 业 资 源 基 对
效益最大化发 挥起 到关键作 用， 它从 本质上属于 多 目标优 化 问题 。本 文将蚁 群 算法 引入 项 目组合 工期——成 本优化 问
２１ ０ ２年第 ７期 文 章 编 号 ：０ ６２ ７ （０ ２ ０ －０ ９０ １０ － ５ ２ １ ）７０ ０ －５ ４
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ ＨＵ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ａ
总第 ２ ３期 ０
基 于改进蚁群算法 的项 目组合工期—— 成本优 化 的研究
ｔｉ ｔ ｅ ｒ ｈ ｒ ｌｓ ａ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｉｈ ｃ ａ ｓ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔｃ ｌｎ ｌｏ ｔｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉａｅ ｔ ａ ａｎ ｙ ｓ ａｃ ｕｅ ｎ ｏ ｉ ｉ ｇ ｗ ｔ ｈ ｏ ，ａ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｘ ｅｉ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉｄ ｃ ｔ ｈ ｔ ｌ ｓ
０ 引 言
基于单 项 目层 面 的工 期— — 成 本 优 化 问题 已 有
大 量 的研 究 成 果 ¨ ，ｉ ｃ ａ 和 Ｒ Ｋ ｌ ｃ 分 别 Ｊ ａ ｈｉ ｒ ． ｏ ｓｈ ｉ 在 研究 项 目活 动优 先 权 排 序 和 资源 限制 条 件 下 项 目
Ｒ ｓａｃ ｎ Ｔｍｅｃｓ Ｔ ａ ｅｏ ｆ ｒｊｃ ｏ ｔ ｌ ａｅ ｎＩ ｒｖｄＡ ｔＣ ｌｎ ｌｏｉ ｍ ｅｅ ｒｈｏ ｉ － ｔ ｒｄ －ｆ ｏ ｏｅｔ ｒ ｏ ｏＢ ｓｄｏ ・ ｏ ・ Ｐ Ｐ ｆ ｉ ｍｐｏ ｅ ｎ ｏ ｙＡｇ ｒ ｈ ｏ ｔ
基于蚁群算法的电力系统机组优化组合的开题报告
基于蚁群算法的电力系统机组优化组合的开题报告一、选题背景和意义随着我国经济的快速发展，对电力的需求也越来越大，电力系统的发电能力和供电质量成为制约电力发展的重要因素。
电力系统中机组的运行选择和经济性配置是保证系统安全稳定运行的重要手段。
机组优化问题一直是电力系统中的一个热点问题，如何确定机组的最优组合已经成为电力系统运行管理的重要问题。
蚁群算法是一种模拟自然界生物现象的智能优化算法，其具有强大的搜索和优化能力，已被广泛应用于机器学习、优化问题等领域。
在电力系统机组优化组合问题中，蚁群算法可以有效地寻找机组最优的运行组合，提高电力系统的经济性和运行效率。
因此，本文将基于蚁群算法对电力系统中机组优化组合问题进行研究，旨在提高电力系统的运行效率和经济性，为电力系统的发展提供有力的支撑。
二、研究内容和主要思路本文将针对电力系统机组优化组合问题，从蚁群算法的角度出发，提出一种基于蚁群算法的电力系统机组优化组合方法。
具体研究内容和主要思路如下：1.建立电力系统机组优化组合数学模型。
机组优化问题是一个组合优化问题，需要建立能够反映机组优化组合的数学模型。
本文将研究不同机组运行组合对电力系统性能的影响，建立数学优化模型，并利用 MATLAB 等工具对其进行求解。
2.研究蚁群算法原理及其优化算法。
本文将研究蚁群算法的基本原理，包括信息素模型、路径选择规则等，完整掌握蚁群算法的优化流程。
此外，还将研究针对机组优化组合问题的蚁群算法算法，如合并策略、增量式策略等。
3.应用蚁群算法优化电力系统机组运行组合。
本文将应用蚁群算法对电力系统机组运行组合问题进行求解，并结合实际电力系统数据进行模拟验证和分析。
最终，通过对比实验结果和传统方法的结果，验证蚁群算法优化机组运行组合的效果和优越性。
三、研究预期成果通过本文的研究，预期将得到以下成果：1.建立了电力系统机组优化组合数学模型。
2.深入研究蚁群算法原理及其优化算法。
3.实现了基于蚁群算法的电力系统机组优化组合方法。
基于改进NSGA-II_算法的物联网服务组合优化研究
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2023, 13(10), 1824-1836Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/csahttps:///10.12677/csa.2023.1310181基于改进NSGA-II算法的物联网服务组合优化研究邱林山1，程良伦1,2，王涛11广东工业大学自动化学院，广东广州2广东工业大学计算机学院，广东广州收稿日期：2023年9月6日；录用日期：2023年10月5日；发布日期：2023年10月13日摘要物联网服务组合是促进物联网发展和实现资源增值的一项关键技术。
对于单个的物联网服务，其功能有限，若将若干物联网服务进行组合得到功能更加强大的复合服务，则可以提升复合服务的性能。
以往的物联网服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等，较少考虑国家的能源消耗要求和物联网平台的用户体验问题以及物联网平台的安全性。
原始NSGA-II算法在种群迭代过程中容易出现提前收敛或局部收敛问题。
考虑上述情况，本文提出一种新的评价模型，并改进NSGA-II算法，并用改进后的算法求解该模型。
最后通过一个物联网服务组合的算例，表明改进的NSGA-II算法求解的帕累托面更加平滑，算法运行时间减少6.216%，证明了模型的有效性，以及改进算法的先进性。
关键词物联网服务，服务组合，多目标优化，改进的NSGA-II算法Research on IoT Service CompositionOptimization Based on ImprovedNSGA-II AlgorithmLinshan Qiu1, Lianglun Cheng1,2, Tao Wang11School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou Guangdong2School of Computer Science, Guangdong University of Technology, Guangzhou GuangdongReceived: Sep. 6th, 2023; accepted: Oct. 5th, 2023; published: Oct. 13th, 2023AbstractService composition of Internet of things (IoT) is a key technology to promote the development of邱林山等IoT and realize value-added resources. For a single IoT service, its function is limited. If several IoT services are composed to obtain a more powerful composite service, the performance of the composite service can be improved. Previous IoT service portfolio model studies pay more atten-tion to the time, cost, quality, etc., less consider the national energy consumption requirements and Internet of things platform user experience problems. The original NSGA-II algorithm is prone to premature convergence or local convergence in the process of population iteration. Considering the above situation, this paper proposes a new evaluation model, and improve the elite strategy of pareto solutions sorting genetic algorithm (NSGA-II), and the improved algorithm to solve the model. Finally, an internet of things service composition example shows that the Pareto surface solved by the improved NSGA-II algorithm is smoother, and the running time of the algorithm is reduced by 6.216%, which proves the effectiveness of the model and the advancement of the im-proved algorithm.KeywordsIoT Service, Service Composition, Multi-Objective Optimization, Improved the NSGA-II Algorithm Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言物联网服务组合是指将多种不同类型的物联网服务以及相关资源和功能进行整合和集成，以满足用户需求并创造更高级别的价值[1]。
改进蚁群算法的Storm任务调度优化
改进蚁群算法的Storm任务调度优化王林;王晶【摘要】Apache Storm默认任务调度机制是采用Round-Robin(轮询)的方法对各个节点平均分配任务,由于默认调度无法获取集群整体的运行状态,导致节点间资源分配不合理;针对该问题,利用蚁群算法在NP hard问题上的优势结合Storm本身拓扑特点,提出了改进蚁群算法在Storm任务调度中的优化方案;通过大量实验找到了启发因子α与β的最佳取值,并测得改进后蚁群算法在Storm任务调度中的最佳迭代次数;引入Sigmoid函数改进了挥发因子ρ,使其可以随着程序运行自适应调节;从而降低了各个节点CPU的负载,同时提高了各节点之间负载均衡,加快了任务调度效率;实验结果表明改进后的蚁群算法和Storm默认的轮询调度算法在平均CPU负载上降低了26％,同时CPU使用标准差降低了3.5％,在算法效率上比Storm默认的轮询调度算法提高了21.6％.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)008【总页数】5页(P236-240)【关键词】Storm;任务调度;蚁群算法;负载均衡【作者】王林;王晶【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048【正文语种】中文【中图分类】TP306.20 引言随着大数据时代的到来和互联网的飞速发展，我们生活中的一切都被数据所记录，这些数据量已经超过了我们的想象。
为了分析和处理这些数据，学者们提出了许多种类的分布式框架，如Hadoop中的MapReduce框架等，但是大多数框架都是批处理框架。
尽管这些框架擅长批处理，但其处理速度都难以保证延时低于5秒。
这类批处理框架无法满足许多项目当中对结果需要实时反馈的要求，这时Storm流计算框架应运而生。
Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统，可以使持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求；Storm经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域；Storm的部署管理简单，而且Storm对于流数据处理的优势也是其它框架无法比拟的。
蚁群算法步骤
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于蚁群的群体智能算法，用于求解组合优化问题。
下面是蚁群算法的基本步骤：
1.初始化
在算法开始前，需对相关参数进行初始化，例如：蚂蚁群大小、信息素参数等。
此外，需要定义问题空间中每个解的初始状态，以及预设的目标函数。
2.蚁群搜索
在搜索阶段，蚂蚁会基于启发式信息（包括距离信息和信息素信息）进行路径选择，从而寻找到一组解来尽可能地优化目标函数。
对于每个蚂蚁，它将从初始位置出发，经过一系列的决策，最终到达目标位置，同时产生一条路径。
3.更新信息素
当所有的蚂蚁完成搜索后，将根据每个蚂蚁的路径更新信息素表。
结合各蚂蚁的贡献，信息素的浓度将被不断变化以反映出对当前问题具有的经验。
通过信息素的积累，越来越多的蚂蚁会选择这些较优的路径，从而找到更优的解。
4.重复搜索
重复执行步骤2和3，直到满足预设的停止条件。
通常停止条件是指已经经过了预设的搜索迭代次数或运行时间已过期等等。
在整个搜索过程中，各个蚂蚁将会逐渐集中于最优路径周围，以最小化目标函数。
5.解码和输出
最后，需要通过对最优路径进行解码来获得最佳解，并输出到相应的应用中。
总之，蚁群算法是一种有效的算法，在组合优化问题中具有优异的性能，例如旅行商问题、网络路径优化、调度安排等。
掌握蚁群算法的基本步骤和优化策略，可以为相关问题的求解提供有力的支持。
基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题
蚁 群算 法 ” （ ｎ ｃ ｌ ｙｏｔ ｚｔ ｎ ， Ｃ ，又 ａ ｔ ｏ ｎ ｐｉ ａｉ ｏ ｍｉ ｏ Ａ Ｏ） 称 蚂 蚁算法 ，是 一种 受 到 自然 界 蚂 蚁 觅食 行 为 的启 发 而 提 出的通 过 正 反馈 与分 布 式 协 作 来 寻 找最 优 路 径 的随机优 化算 法 。该算 法 能将 问题求 解 的快速 性 、 全 局优 化特 征 以 及有 限 时 间 内答 案 的合 理 性 结 合 起
Ｑ Ｎ Ｘａｈｎ ， Ａ Ｇ Ｇ ａ ｇｉ， Ａ ｉ ｇｏ Ｉ ｉ ｏｇ ＨＵ Ｎ ｕｎ ｑ Ｃ Ｉ ａ ｕ ｏ ｕ Ｊｎ （ ｃｏｌ ｆ ｎｇｍ ｎ，Ｘ ’ｎＵ ｉｅ ｉ ｆ ｒｈｔ ｔｒ ａｄＴ ｅｎｌｇ ， ｉａ ０ ５ Ｓ ａｎｉ Ｓｈ ｏ ｏ ａｅ ｅｔ ｉ ａ ｎｖｒ ｔ ｏ Ａ ｃ ｉｃ ｅ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｘ ’ｎ７ ５ ， ｈａｘ） Ｍａ ｓｙ ｅｕ １ ０
２ 年 ２ ０ 第４ １ 期 ０
。 。Ｒ 。
文 章 编 号 ：１０ ７ ９ （ ００）２ ０ １ — ４ ００— ６ ５ ２ １ ４— １ １ ０
基 于 改 进 的 蚁 群 算 法 求 解 物 流 订 单 派 送 问题
秦 效 宏 ，黄 光球 ，蔡建 国
ｆ ｓ ｎ ｆｉ ｉｎ ｌｏ ｉｈ ． Ｔｈ ｒ ｆ ｒ ｔ ｅ ｔｃ ｌｍ ｏ ｅ ｓｄｅ ｉｎｅ ｏ ｏ ｉ ｚ ｈ ｏ ｔ ｓｏ ｏ ｉｔ ｓ ｄ ｌｖ ｒ ｒ ｅ ｓ ａ ｔａ ｄ ｅ ｃｅ ｔａｇ ｒｔ ｍ ｅ ｅ ｏ ｅ ａ ｍａ ｈ ｍａｉ ａ ｄ ｌｉ ｓｇ ｄ ｔ ｐｔｍｉｅｔ ｅ ｒ ｕ ｅ ｆｌｇｓｉ ｅｉ ｅｙ ｏ ｄ ｒ ｃ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅｌ ｇｓｉｓ ｄ ｌ ｅｙ ｏ ｄ ｒｉ ｏ ｅ ｏ ｅ ｋ ｙ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｏ ｄ ｒ ｏ ｉｔ ｓｄ ｓｒ ｕ ｉ ｎ ｓ ｒ ｉｅ， ｉｈ ｎ ｅ ｓ ａ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｏ ｉｔ ｅ ｉ ｒ ｒ ｅ ｎ ｆ ｈ ｅ ｒ ｃ ｓｅ ｆｍｏ ｅｎ ｌｇ ｓ ｃ ｉ ｉ ｔ ｅ ｖ ｃ ｗｈ ｃ ｅ ｄ ｃ ｖ ｓ ｔ ｉ ｔｂ ｏ
基于改进蚁群算法的无线Mesh网QoS路由算法研究
（ ｌ ｇ ｆＩｆｒ ｔ ｎＴｅ ｈ ｏｏ ｙＳ ａ ｇ ａ Ｏｃａ ｉｅｓｔ，ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ３ ６ Ｃ ｉａ Ｃｏｌ ｅｏ ｎ ｏｍａｉ ｃ ｎ ｌｇ ，ｈ ｎ ｈ ｉ ｅ ｎＵｎｖ ｒｉ Ｓ ａ ｇ ａ １ ０ ， ｈｎ ） ｅ ｏ ｙ ２
为止唯一一种 建设商用移动 Ａ ｏ ｄ ｃ网络的可行技术 。 Ｈ
ＷＭＮ 设 计 中的 一个 关键 问题 是 要 构 ，它具有动态 自组织、
自我配置的路由和转发 功能的多跳无线 网络 ，即一种 高容量、高速率的分布式网络。对无线 Ｍｅｈ网的早 ｓ
Ｒ ｓａ ｃ ｆ ＳＲ ｕｉｇ ｇ ｒｔｍ ｆ ｉ ｌ ｓ ｓ ｔ ｒ ａ ｅ ｎＩ ｒ ｖ ｄＡｎ ・ ｅｅ ｒ ｈｏ ｏ ｔ ｏ ｉ Ｑｏ ｎ Ａｌ ｈ ｏ ｒ ｅ ｈＮｅｗｏ ｋＢ ｓｄｏ Ｗ ｅ ｓ Ｍｅ ｍｐ ｏ ｅ ｔ
ｃ ｌ ｎｙＡ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏｏ ｇ ｒｔ
期研究源于移动 Ａ ｏ 网络的研究与开发， ｄＨ ｃ 它不同于
个节点之 间提供高质量，高 效率通信 的路 由协议 ，所
以 ＷＭＮ 路 由协议 的研 究是一个 热点 问题 ，又 由于
ＷＭＮ 主要承载因特 网业务， ｏ Ｑ Ｓ路 由保证尤为重要。 Ｑｏ Ｓ路 由问题是一个 Ｎ Ｐ完全问题【】 １。鉴 于蚁群算法 在 求解 离散的复杂组合优化等 Ｎ 问题上有优异的表 Ｐ
一
８２１ ｓ ０ ． Ｍｅｈ和正在制定的 ＩＥ ０ ．１ ｓ 标准 中。 ５ Ｅ Ｅ８ ２１ ｈ Ｍｅ
从技术特点来看，无线 Ｍｅｈ 网将成为未来无线城域 ｓ 网（ ＭＡＮ 核 ， ｗ ） Ｉ网理想 的组网方式，极有可 能挑战 ３ Ｉ Ｇ 技术 ，成为构 建 ３ ４ 的潜在技术之一 。也是迄今 Ｇ／ Ｇ
蚁群优化算法的若干研究
蚁群优化算法的若干研究
蚁群优化算法是一种基于蚂蚁群体行为的启发式优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过不断地搜索和信息交流来寻找最优解。
近年来，蚁群优化算法在优化问题中得到了广泛应用，同时也吸引了大量的研究者进行深入探究。
本文将介绍蚁群优化算法的若干研究。
一、蚁群算法的基本原理
蚁群算法是一种基于蚂蚁群体行为的启发式优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。
在蚁群算法中，蚂蚁会不断地在搜索空间中移动，并且在移动的过程中释放信息素，这些信息素会影响其他蚂蚁的移动方向。
通过不断地搜索和信息交流，蚂蚁群体最终能够找到最优解。
二、蚁群算法的应用领域
蚁群算法在优化问题中得到了广泛应用，例如在网络路由、图像处理、机器学习、数据挖掘等领域中都有应用。
蚁群算法还可以用于解决组合优化问题，例如旅行商问题、背包问题等。
三、蚁群算法的改进
为了提高蚁群算法的性能，研究者们提出了许多改进算法。
例如，引入了多目标优化、混合优化等技术，同时还有一些改进算法，例如改进的蚁群算法、蚁群精英算法等。
四、蚁群算法的优缺点
蚁群算法具有以下优点：（1）具有全局优化能力；（2）能够处理复杂的非线性问题；（3）具有较好的鲁棒性和适应性。
但是，蚁群算法也存在一些缺点，例如算法的收敛速度较慢，需要大量的计算资源。
五、蚁群算法的未来发展
未来的研究方向包括：（1）蚁群算法的并行化和分布式计算；（2）蚁群算法与其他优化算法的结合；（3）蚁群算法在大数据和深度学习中的应用。
总之，蚁群算法是一种非常有潜力的优化算法，它在实际应用中已经取得了一定的成果，未来还有很大的发展空间。
蚁群算法的基本原理与改进
信息素规则
每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素 越来越少。
根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个 纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有 食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素 的指引找到了食物。
第12页，共21页。
蚁群算法的基本原理与改进
移动规则
每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运 动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住刚 才走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在之前走过了，它就会尽量避开。 避障规则
有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来 的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。
最后，经过一段时间运行，就可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
第1页，共21页。
蚁群算法的基本原理与改进 基本原理
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。 蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动 过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向，因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈 现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
for j = 1 to n - 1 do (对n个城市循环) 根据式(1)，采用轮盘赌方法在窗口外选择下一个城市j;
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｔｏ ｏ ｅ ｈ ｔｈ ｓ ｂ ｅ ｕｌ，ｃ ｎｆｔｆ ｒｓ ｃ ｏ ｄｔｏ ｓａ ｅ ｖｃ ｎ ａｉａｉｎ，Ｑｏ ｈ ｎ ｉ ｇ， ｉｎ ｍ ｄ ｌｔ ａ ａ ｅ ｎ ｂ ｉ ｔ ａ ｉ ｏ ｕ ｈ ｃ ｎ ｉｉｎ ｓｓ ｒ ｉｅｉ ｖ ｌ ｔ ｄ ｏ Ｓ ｃ ａ ｇｎ
ｔ ｓｏ ｅ ｅ ｖｃ ｓａ ｄ ｔ ｅｌ ｉ ｔ ｎ ｏ ｕｔ Ｓ ａｔｉ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅｐ ｏ ｅ ｓｏ ｅ ｖｃ ｓｃ ｍ ｐ ｓ— ｉ ｆＷ ｂ ｓ ｒ ｉｅ ｎ ｈ ｉ ｔ ｉ ｆｍ ｌ— ｃ ｍ ａｏ ｉ Ｑｏ ｔｒｂ ｔｓｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｓ ｒ ｉｅ ｏ ｏ ｉ —
ｔｏ ｉ ｎ，ｔ ｉ ａ ｒ ｐ ｓ ｆ ｒ ｒ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｕｔ ｏ ｗａ ｄ ａ ｌ ｏ ｉｈｍ ｎ ｍｅ Ｍ ｕｌｉｐ ｒ ｍｏ ｎｄ Ｄｙ ａ ｉａ ｌ ｐ ｔｎ ａ ｄ ｔ— ｈｅ ｏ ｎｅ ａ ｎ ｍ ｃ ｌｙ Ｕ ｄａ ｉ ｇ
Ａｎ ｏ ｏ ｙ Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｎ Ａｌ ｏ ｉ ｍ （ Ｐ ｔ Ｃ ｌ ｎ ｔｍｉａ ｉ ｇ ｒｔ ｏ ｈ Ｍ ＤＡＣ Ｏ） ，ｗｈ ｃ ｃｕ ｅ ｎ ｌ ｂ ｌ ｐ ｉ ｚｎ ｌ ｏ ｉｈ ｉｈ ｉ ｌ ｄ ｓｏ ｅ ｇ ｏ ａ ｏ ｔｍｉｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｎ
（ ｔ ｔ Ｋｅ ａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｔ ｒ ｉ ｇ ａ ｄ Ｓ ｔ ｉ ｇ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｂｅ ｉｇ Ｕ ｉｅ ｓ ｙｏ ｓ Ｓ ａ ｅ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔｒ ｆ Ｎｅｗｏ ｋ ｎ ｎ ｗｉ ｈ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ， ｉ ｎ ｎ ｖ ｒ ｉ ｆ Ｐｏｔ ｃ ｊ ｔ ｓ＆ Ｔ ｌｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ ，Ｂ ｉｉｇ １ ０ ７ ） ｅｅｏ ｎｃ ｉ ｓ ｅ ｎ ０ ８ ６ ａ ｏ ｊ
Ｉ ｐ ｏ ｅ ｍ ｒ ｖ ｄ ＡｎｔＣｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｉｈ ｌ ｎ ｇ ｒ ｔ ｍ
ＸＩ ＹａＭ ｅ Ａ — ｉ ＇
ＣＨ Ｅ Ｇ Ｂｏ Ｎ
ＣＨ Ｅ Ｊ ｎ Ｉ ａ ｇ Ｎ ｕ — ｉｎ
Ｍ ＥＮＧ ａ ｇ Ｗ ｕ Ｘｉｎ —
ＬＩ Ｄｏ ｇ Ｕ ｎ
ｅ ｃ ｎ ａ ｄｉｉ ｎ， ｔ ｌ ｏｒｔ ｔ ．Ｉ ｄ ｔｏ ｈｅ ａ ｇ ｉｈｍ ｈａ ｉ ｐ ｏｖ ｄ ｈｅ ＡＣ０ ｓ ｒ ｔ ｇ ｎ ｈｅ ｂａ ｉ ｏ ｅ ｅ ｉ ｎ ｔ ｓ ｍ ｒ ｅ ｔ ｔ ａ ｅ ｙ ｏ ｔ ｓｓ ｆ ｘｐ ｒｍｅ ｔ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｄ ｒｔ ｐｔｍｉｅ ｓ ｒ ｉｅ ｏ ｐ ｓｔｏ ｓ ｒ ｃ ｎ ｏｒ ｅ ｏ ｏ ｉ ｚ ｅ ｖ ｃ ｓ ｃ ｍ ｏ ｉｉ ｎ，ａ ａ ｈｅ ｄｙ ａ ｃ ａ ｄ ｉ ｔ ｂｌ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｄ ｐｔｔ ｎ ｍｉ ｎ ｎｓａ ｅ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉ—
（ 京 邮 电 大学 网络 与 交 换 技 术 国 家 重点 实 验 室 北 （ 京 邮 电大 学 软 件 学 院 北 北 京 １０ ７ ） ０ ８ ６ 北 京 １ ０ ７ ） ０ ８ ６
摘 要 为 进 行 服 务 组 合 优 化 及 适 应 服 务 组 合优 化 过 程 中 Ｗ ｅ 务 的 动 态 性 、 稳 定 性 以 及 多 种 Ｑ Ｓ属 性 限 制 ｂ服 不 ｏ 等 问 题 ， 出 一种 多信 息 素 动态 更 新 的蚁 群 算 法 ＭＰ Ａ Ｏ， 括 ＭＰ Ａ Ｏ 局 部 优 化 算 法 和 ＭＰ Ｃ 全 局 优 化 提 Ｄ Ｃ 包 Ｄ Ｃ ＤＡ Ｏ
算 法 ， 算 法 基 于建 立 的服 务 组 合 模 型 ， 该 在基 本 蚁 群 算 法 基 础 上 进 行 研 究 和 改 进 ， 以适 应 服 务 组 合 优 化 过 程 中 发 可
生 的服 务 无 效 以及 服 务 中 Ｑｏ ｓ变 化 等 情 况 ． 另外 ， 使 算 法 能 较快 地 收敛 于最 优 解 ， 实验 基 础 上 对 蚁 群 算 法 策 略 为 在 进 行 了改 进 ． 验 证 以 上算 法 的有 效 性 ， 一 个旅 游领 域 的服 务 推 荐 系 统 中对 算 法 进 行 了仿 真 实 验 ， 验 结 果 表 明 为 在 实 文 中提 出 的算 法 较 基 本 蚁 群 算 法 及 一 种 应 用 于 服 务 选 择 的 遗传 算 法 有 更 好 的 性 能 ．
（ ｃ ｏ ｌ ｆ Ｓ ｆ ｗ ｒ ｎ ｉｅ ｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｔ ａ ｅＥ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ．Ｂ ｉｉ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆ Ｐ ｓ ｏ ｅ ｎ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｏ ｔ ｊ ｔ ｓ＆ Ｔ 如 ０ 优ｍ“ ｎ ｎ ，Ｂ ｉｉｇ １ ０ ７ ） ” ｃ ￡ ｓ ｅ ｎ ０ ８ ６ ０ ｊ
第 ３ 卷 第 ２期 ５ ２１ ０ ２年 ２月
计
算
机
学
报
Ｖ ｏ ． ３ Ｎｏ ２ １ ５ ． Ｆｅ ． ２Ｏ ｂ １２
ＣＨＩ ＮＥＳ （ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＯＭ ＰＵＴＥ ＥＪ） ＲＳ
基 于 改进 蚁 群算 法 的服 务组 合优 化
夏亚梅” 程 渤” 陈俊亮” 孟祥武” 刘 栋”
关键 词
语 义 网ห้องสมุดไป่ตู้； 务 组合 ； 务 选 择 ； 群 算 法 ； 服 服 蚁 最优 化
ＴＰ １ ３１ Ｄ Ｉ ： ０ ３ ２ ／ Ｐ Ｊ １１ ． ０ ２０ ２ ０ Ｏ 号 １ ． ７４ Ｓ ．． ０ ６２ １． ０ ７
中 图法 分 类 号
Ｏｐ ｉ ｉ ｉ ｅ ｖ ｃ ｓ Ｃｏ ｔｍ ｚ ｎｇ Ｓ ｒ ｉ ｅ ｍｐｏ ｉｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｓ ｔｏ ｓ ｄ ｏ