自动对焦中的优化爬山搜索算法

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法 关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化 摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。 1.简介 在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及

设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP-hard的，这就意味着没有一个行之有效的算法可以解决我们提出的问题，因此，对于一个已经提出的问题，启发式算法和科学技术与具体的学科交叉知识经常被用于其中，用来作为解决问题的向导。 另一方面，元启发算法在解决此类优化问题方面是非常有效的，而且已经在很多刊物和书籍中得以运用，与单一目标的优化问题相反的是，多目标优化问题具有典型的复杂性和困难性，在单一目标的优化问题中我们必须去找出一个最优化的解决方法，此方法在问题的解决中存在着一个单一的点，并且在此问题中不包括那些多重的、平均优化的点，对于一个多目标的优化问题，存在着名为Pareto-front的多重的复杂的优化问题，为了了解我们所不熟悉的Pareto-front问题，我们需要收集并整理很多不同的方法，从而，此计算结果将会随着近似解的变化、问题的复杂度和解决方法的多样性而有所变化甚至增加。在理论上，此类解决方法应包括问题并且应相对的有一致无分歧的分布情况，然而，还没有科学的方法可以证明这种解决方法可以在实际中得以应用。 从问题的出发点我们可以得知，算法可以在单一目标优化问题中运行的很好，但是却不能在多目标的优化问题中直接的运用，除非是在特殊的环境与条件下才可以应用。例如，使用一些

随机直接搜索优化算法NLJ辨识算法

随机直接搜索优化算法NLJ 辨识算法 NLJ 优化算法是随机直接搜索优化算法的一种，它是由随机数直接搜索算法算法发展而来，可以有效地解决各种复杂的问题。因其结构简单以及收敛迅速使其在随机搜索算法中始终占有一席之地。这种算法的核心思想是利用收缩变量来缩小搜索域，找到次优解，然后再基于次优解重复上述过程直到最终获得最优解。 假设待辨识的系统模型为： 1110 1 ()(0,1,...,)n n n H s i n a s a s a s a -= =++ ++ （3.1） 其中，01,,...,n a a a 表示待辨识模型的系数值。 该算法主要有以下步骤： Step 1、初始化参数。根据辨识数据，通过手工调整模型参数大致拟合出一个初始模型，确定模型初始参数(0)k i a ，其次，确定参数搜索范围c 。()k i a j 表示参数i a 在第k 次迭代的搜索结果，0,1,...,k p =，j 表示迭代组数，0,1,...,j m =。参数的搜索范围可由设定参数初始值的倍数决定，具体规则如下： 0l i i r ca = ，当 时，1k k k i i i r ca v -=?。 （3.2） 其中，根据经验知识，c 取值为2。 Step 2、计算性能指标。选择如式（3.3）所示的输出误差指标，作为辨识性能指标式，将待辨识的参数带入系统模型，求解估计值()y t 。 0[()()]N t J y t y t ==-∑ （3.3） 其中，()y t 为t 时刻的实际数据。 Step 3、计算参数估计值。在第k 代计算参数估计参数k l a ，其中rand 是在 [0.5,0.5]-之间分布的随机数，k i a 由下式给出： 1()()k k k l i i a j a j rand r -=+? （3.4） 在第k 次迭代计算后，计算m 组性能指标，选择使得性能指标最小的参数值作为下一次迭代的初始值： 11min[(())](0)|k i k k i i J a j a a --= （3.5） Step 4、修改搜索范围。在第k 次搜索前需要根据下式（3.6）对搜索范围进行修正防止局限的搜索范围导致搜索陷入局部极值。 （3.6） 在此处引入变化率η，首先，计算判断每组参数幅值的变化率，并选择变化 3k >1k k k i i i r cr v -=

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 华夏渝，郑骏，胡文心 （华东师范大学计算中心，上海200241） 摘要：针对云计算的性质，提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization )的计算资源分配算法。分配计算资源时，首先预测潜在可用节点的计算质量，然后根据云计算环境的特点，通过分析诸如带宽占用、线路质量、响应时间等因素对分配的影响，利用蚁群优化得到一组最优的计算资源。通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较，这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下，获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好地运行质量，因而更加适合于云环境。 关键词：云计算；网格；蚁群；资源分配 中图分类号：TP316 文献标识码：A Ant Colony Optimization Algorithm for Computing Resource Allocation Based On Cloud Computing Environment Hua xia-yu, Zheng jun, Hu wen-xin (Computer Center Institute, East China Normal University Shanghai, 200241) Abstract：A new allocation algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO) was established to satisfy the property of Cloud Computing. When start, this algorithm first prognosticated the capability of the potential available resource node, and then analyzed some factors such as network qualities or response times to acquire a set of optimal compute resources. This algorithm met the needs of cloud computing more than others for Grid environment with shorter response time and better performance, which were proved by the simulation results in the Gridsim environment. Key words: Cloud Computing; Grid; Ant Colony Optimization; resource allocation 0引言 云计算（Cloud Computing），是指通过互联网连接的超级计算模式，包含了分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的相关技术，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算一种新型的共享基础架构，可以将巨大的系统池连接在一起，以运营商和客户的方式，通过互联网为用户提供各种存储和计算资源。在云计算环境中，用户将自己的个人电脑，PDA或移动电话等其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。这是一个大规模的分布式计算模式，该模式由运营商的经济规模决定，并且是抽象的，虚拟化的以及规模动态可变的。其主要内容为受管理的计算能力，存储，平台和服务。这些内容通过互联网，按需分配给外部用户，其重要意义在于将计算能力作为一种商品在互联网上进行流通。 云计算的主要优势：快速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量，用户可以以极低的成本投入获得极高的计算能力，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的保养与升级 计算资源分配是云计算技术的一个重要组成部分，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能。由于云计算有很多独特的特性，使得原有的针对网格计算的资源分配和调度算法已无法在该环境中有效的工作。本文提出的蚁群优化分配算法，综合考虑了云计算的一系列特点，以期在这种环境中能够高效地为用户作业分配合适的计算资源。 1 问题描述 云计算由网格计算演变而成，并将网格计算作为其骨干和基本结构。可以说，云计算是网格计算的一种更高级的形式。但是，这两者之间在现实中存在着巨大的区别，具体可以参见文献[1]。 云计算提供了更多抽象的资源和服务。这些资源和服务可划分为三个类别，分别是软件即服务(Software as a Service)，平台即服务(Platform as a Service)和设备即服务(Infrastructure as a Service) [2，3]。 在软件即服务(SaaS)中，用户会得到一个特殊用途的客户端，该客户端允许用户通过互联网进行远程访问，并且基于使用情况来收取费用。

搜索算法比较和优化

深度优先搜索和广度优先搜索的比较和优化 第一节比较 一、深度优先搜索的特点是： 1、从上面几个实例看出，可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的，如例题2-4，2-5，2-6；有的是未知的，如例题2-7、例题2-8；有的搜索深度是有限制的，但达到目标的深度是不定的。 但也看到，无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同，它们的程序结构都是相同的，即都是深度优先算法（一）和深度优先算法（二）中描述的算法结构，不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 2、深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时，如例题2-5、2-6。当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。 3、深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是，只要最新产生的结点（即深度最大的结点）先进行扩展的方法，就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下，深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是，仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法，实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树，因此也属于图搜索算法的范畴。 4、不保留全部结点的深度优先搜索法，由于把扩展出的结点从数据库中弹出删除，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用的空间较少，所以，当搜索树的结点较多，用其他方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的算法。 5、从输出结果可看出，深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13，但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话，一种方法将是后面要介绍的动态规划法，另一种方法是修改原算法：把原输出过程的地方改为记录过程，即记录达到当前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优的，等全部搜索完成后，才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是：

基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)

毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日

目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)

基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题

灰 狼 优 化 算 法 ( G W O ) 原 理

智能优化算法 人们总是能从大自然中得到许多启迪，从生物界的各种自然现象或过程中获得各种灵感，由此提出了许多能够解决复杂函数优化的启发式算法，主要分为演化算法和群体智能算法。 演化算法是一种模拟生物进化的随机计算模型，通过反复迭代，那些适应能力强的个体被存活下来，比如遗传算法，进化规划，进化策略等。 群体智能算法是通过观察社会生物群体的各种行为得到启发而提出的一种新型的生物启发式计算方法，比如蚁群、鸟群、狼群、鱼群、萤火虫群等。 2、演化算法 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：是基于Darwin进化论和Mendel的遗传学说的随机化自适应搜索算法，最先由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年提出。由于采用了类似物种进化过程中基因的选择、交叉和编译等操作手段，使得遗传算法在本质上成为一类非确定性算法，具有全局搜索能力，特别适用于多峰值函数的优化问题。遗传算法思想是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，一个种群由经过基因编码的一定数目的个体组成，初始种群生产之后，按照适者生存和优胜略汰的原理，逐代演化生产出越来越好的近似解。每一代，根据问题域中个体的适应度挑选个体，并借助自然遗传学的遗传算子进行交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这过

程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过编码可以作为问题的近似解。在人工智能研究中，人们认为遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后的计算技术有重大影响的关键技术。 差异演化算法（Differential Evolution, DE）：是一种基于群体差异的演化算法，该算法是RainerStorn和KennedyPrice在1996年为求解切比雪夫多项式而提出，随后在各个领域得到了广泛应用。差异演化是基于实数编码的进化演化算法，它的群体结构类似于遗传算法，与遗传算法的主要区别在变异操作上，差异演化的变异操作是基于染色体的差异向量进行，其余操作和遗传算法类似。由于差异演化的关键步骤变异操作是基于群体的差异向量信息来修正各个体的值，随着进化代数的增加，各个体之间的差异化信息在逐渐缩小，以至于后期收敛速度变慢，甚至有时会陷入局部最优点。 3、群体智能算法 群体智能优化算法统一框架模式： 群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群； Step2：生成一组解，计算其适应值； Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值； Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转

基于和声搜索算法的云制造服务组合优化研究

ABSTRACT Cloud manufacturing is a new kind of manufacturing model which is service-oriented,networked and intelligent.It mergers some technologies together such as cloud computing,big data,Internet of Things and high performance computing technology and carries through virtualization encapsulation on manufacturing resources and manufacturing capacity,so as to form cloud manufacturing services and make them merger together to form a resource pool of cloud manufacturing services.The cloud manufacturing system combines and calls cloud manufacturing services resources according to the needs which are submitted by users in the cloud manufacturing platform.Therefore,manufacturing services resources can be responded and scheduled more efficiently and can also be configured in a more reasonable way.However,in the process,how to better realize the optimization of cloud manufacturing services combination is the key problem that needs to be further researched. The cloud manufacturing model reorganizes the loosely distributed manufacturing service resources and builds a manufacturing resource pool that is managed and scheduled by the cloud manufacturing platform by integrating large-scale,diversified,discrete manufacturing resources and capabilities.The cloud manufacturing service portfolio is an orderly combination of cloud services according to certain rules. Each tightly-coordinated manufacturing service chain is formed for manufacturing tasks.The appropriate method is used to optimize the composite service so that the combined manufacturing cloud service meets customer satisfaction in terms of manufacturing time,cost,and quality,etc.Among them,the process of portfolio service optimization has become an NP-hard problem due to the large number of selectable manufacturing services and manufacturing service portfolio paths. The optimization problem of cloud manufacturing services combination is a typical NP-hard problem, which is nonlinear,multiple-targeted and uncertain that makes the problem face many challenges when the model is established.This paper modifies the time calculation method of the model in the existing literature, first discriminates the service with the largest service execution time in the parallel service,and then counts it into the total service execution time.The modified model was solved by the harmony search algorithm and the results of different parameters were compared and analyzed.The results show that the combination III

经典优化算法1

经典优化算法：单纯形法、椭球算法(多项式算法)，内点法、无约束的优化算法包括：最速下降法（steepest）、共轭梯度法、牛顿法（Newton Algorithm）、拟牛顿法（pseudo Newton Algorithms）、信赖域法。约束优化算法包括：拉格朗日乘子法（Augmented Lagrangian Algorithms），序列二次规划（ＳＱＰ）等 现代：遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索、粒子群算法、现代优化算法是人工智能的一个重要分支，这些算法包括禁忌搜索（tabu search)、模拟退火(simulated annealing)、遗传算法(genetic algorithms)人工神经网络(nearal networks)。 贪婪算法和局部搜索、模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。最近，演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms），拟人拟物算法，量子算法、混合算法 经典优化算法和启发式优化算法都是迭代算法，但是，它们又有很大区别：1.经典算法是以一个可行解为迭代的初始值，而启发式算法是以一组可行解为初始值；2.经典算法的搜索策略为确定性的，而启发式算法的搜索策略是结构化和随机化；3.经典算法大多都需要导数信息，而启发式算法仅用到目标函数值的信息；4.经典算法对函数性质有着严格要求，而启发式算对函数性质没有太大要求； 5.经典算法的计算量要比启发式算法小很多。比如，对于规模较大且函数性质比较差的优化问题，经典算法的效果不好，但一般的启发式算法的计算量太大。 优化算法的主要由搜索方向和搜索步长组成。搜索方向和搜索步长的选区决定了优化算法的搜索广度和搜索深度。经典优化算法和启发式优化算法的区别主要是由其搜索机制不同造成的。经典算法的搜索方向和搜索步长是由局部信息（如导数）决定的所以只能对局部进行有效的深度搜索，而不能进行有效广度搜索，所以经典的优化算法很难跳出局部最优。启发式优化算法，为了避免像经典优化算法那样陷入局部最优，采用了相对有效的广度搜索，不过这样做使得在问题规模较大的时候计算量难以承受。 纵观优化算法的发展，完美的算法是不存在的。我们评价算法好坏的标准： （１）算法收敛速度； （２）算法使用范围（普适性）；

灰 狼 优 化 算 法 ( G W O ) 原 理

GWO（灰狼优化）算法MATLAB源码逐行中文注解 以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。 tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]; % 相应的训练集的标签也要分离出来 train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)] ; % 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测

试集 test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]; % 相应的测试集的标签也要分离出来 test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178 )]; %% 数据预处理 % 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间 [mtrain,ntrain] = size(train_wine); [mtest,ntest] = size(test_wine); dataset = [train_wine;test_wine]; % mapminmax为MATLAB自带的归一化函数 [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1); dataset_scale = dataset_scale'; train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:); test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: ); %% 利用灰狼算法选择最佳的SVM参数c和g SearchAgents_no=10; % 狼群数量，Number of search agents Max_iteration=10; % 最大迭代次数，Maximum numbef of iterations dim=2; % 此例需要优化两个参数c和g，number of your

自适应搜索优化算法

*)国家863计划专项课题(2007AA01Z330),江苏省科技厅高技术研究项目(BG2007022),江苏省高校自然科学基金项目(07KJB510095)。周 晖 博士研究生,副教授,主要研究方向为智能计算、计算机网络等;邵世煌 教授,博士生导师。 计算机科学2008V ol 35 10 自适应搜索优化算法*) 周 晖1,2 徐 晨1 邵世煌2 李丹美2 (南通大学电子信息学院 南通226019)1 (东华大学信息科学与技术学院 上海201620) 2 摘 要 自由搜索算法是一种新的群集智能优化算法,已经成功地应用于函数优化问题。针对该算法所存在的对参数敏感等问题,提出自适应搜索算法。通过自适应实时调整搜索半径、搜索步、灵敏度等参数,提高算法对环境的适应性、鲁棒性和在 探索!和 开发!之间的平衡能力。对典型函数的试验结果证明,新算法不仅降低了对参数的依赖性,而且成功率高、收敛速度快,能有效避免陷入局部次优。关键词 自由搜索(F S),自适应,群集智能,函数优化 Adaptive Free Search Algorithm ZH O U Hui 1,2 X U Chen 1 SH A O Shi huang 2 LI Dan mei 2 (S chool of Electronics and inform ation,Nanton g U nivers ity,Nantong 226019,C hina)1 (College of Inform ation Science and T ech nology,Donghu a University,Shanghai 201620,China)2 Abstract Free search is a novel swar m int elligence a lg or ithm.A new adaptiv e f ree sear ch algo rithm (A FS)w as pr es ented t o solve t he problem that the basic free search algo rithm is sensitive to so me parameter s.T he new alg or ithm (A FS),w hich is based o n adapt ively adjusting neig hbour space and steps,sensitiv ity ,can balance the g lobal sea rch and lo cal sea rch to impro ve A FS ?s co nv erg ence and roboutness.T he ex perimental r esults show that the new alg or ithm no t only solve the pr oblem of the dependence on parameter s but also has g reat adv antag e o f conver gence pro per ty over basic free search alg or ithm and particle sw ar m optimizatio n,and can av oid the premature converg ence pro blem effect ively.Keywords F ree sea rch (FS),A da ptability ,Sw arm intellig ence,Function optimizatio n 1 引言 群集智能(Sw arm Intellig ence)是计算智能领域的重要组成部分,作为一种新兴的演化计算技术已经成为越来越多研究者关注的焦点[1 3]。目前,群集智能的典型实现主要有两种:蚁群优化(A nt co lony optim izat ion,A CO )[4]和微粒群优化(P article sw arm o pt imizatio n,PSO)[5]。 英国学者K.P enev 和G.L ittlefair 基于 以不确定应对不确定,以无穷尽应对无穷尽!的思想,提出一种新的群集智能优化算法###自由搜索(F ree Sear ch,F S)[6]。该算法借鉴动物个体存在各异的嗅觉和机动性,提出了灵敏度和邻域搜索半径的概念,并利用蚂蚁释放信息素的机理,通过信息素和灵敏度的比较确定寻优目标,应用于函数优化,并显示出很好的性能[7] 。目前对自由搜索算法的研究不多,挖掘其寻优潜能很有意义[8]。进一步研究发现,若参数设置不当,该算法收敛速度慢、收敛精度低,甚至易于陷入局部极值区。 针对上述问题,为了提高种群对环境的适应性,本文提出自适应搜索(A daptive F ree Search,A FS)算法,对基本F S 算法做以下改进:实时调整搜索半径、搜索步和灵敏度等参数,精英保留,极值点判断与处理。新算法力图降低算法对设置参数的敏感性,提高其鲁棒性和搜索能力。 2 基本FS 算法 FS 的算法模型中,个体在其搜索半径内随机产生T 个 坐标,找出其中最佳适应度坐标并且计算其信息素,通过信息素和灵敏度的比较,确定个体的新坐标。动物个体在其邻域内的行为描述如下: x tj i =x 0j i - x tj i +2 x tj i ?random tj i (0,1) x tj i =R j ?(x i max -x i min )?r andom tj i (0,1) (1) 这里,r andom tj i (0,1)是(0,1)内均匀分布的随机数;x i max 和x i min 是第i 维变量的最大值和最小值;j 代表第j 只个体(j =1,2,%,m);R j 是第j 只个体在搜索空间邻域的搜索半径(R j &[R min ,R ma x ]);t 是搜索步(w alk )中的当前小步(t =1,2,%,T );T 是搜索步数。 搜索过程中,对目标函数的符号做如下规定:f tj =f (x tj i );f j =max (f tj ),这里f (x tj i )是一个个体完成搜索步后,信息素做标记位置的目标函数值。 信息素定义为 P j = f j max (f j ) (2) 这里,max (f j )是搜索步内所有个体的当前最佳值。 灵敏度定义为S j =S min + S j S j =(S max -S min )?r andom j (0,1) (3) 这里S min ,S max 是灵敏度的最小值和最大值,r andom j (0,1)是均匀分布的随机数。 信息素的最小值和最大值分别为P m in ,P m ax 。规定:S min =P m in ,S ma x =P max 。在一轮搜索结束后,确定个体j 的新坐标, ? 188?

搜索引擎优化百度分词算法分析

搜索引擎优化百度分词算法分析查询处理以及分词技术 随着搜索经济的崛起，人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业，会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放广告等； 作为普通网民，会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料；作为技术人员，会把有代表性的搜索引擎作为研究对象。搜索引擎经济的崛起，又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据，以及大量等待去费力挖掘的金矿。 但是，如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎。搜索引擎涉及到许多技术点，比如查询处理，排序算法，页面抓取算法，CACHE机制，ANTI-SPAM等等。这些技术细节，作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度，GOOGLE等是不会公之于众的。我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒，通过向黑盒提交输入，判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节。 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作，而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其"中文处理"方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势。那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术。 我们分两个部分来讲述：查询处理/中文分词。 一、查询处理 用户向搜索引擎提交查询，搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理，然后在索引数据库里面提取相关的信息。那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1、假设用户提交了不只一个查询串，比如"信息检索理论工具"。

那么搜索引擎首先做的是根据分隔符比如空格，标点符号，将查询串分割成若干子查询串，比如上面的查询就会被解析为：信息检索，理论，工具三个子字符串；这个道理简单，我们接着往下看。 2、假设提交的查询有重复的内容，搜索引擎怎么处理呢?比如查询"理论工具理论"，百度是将重复的字符串当作只出现过一次，也就是处理成等价的"理论工具"，而GOOGLE显然是没有进行归并，而是将重复查询子串的权重增大进行处理。那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将"理论工具"提交给百度，返回341,000篇文档，大致看看第一页的返回内容。 OK。继续，我们提交查询"理论工具理论"，在看看返回结果，仍然是那么多返回文档，当然这个不能说明太多问题，那看看第一页返回结果的排序，看出来了吗?顺序完全没有变化，而GOOGLE则排序有些变动，这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的，而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的)。 3、假设提交的中文查询包含英文单词，搜索引擎是怎么处理的?比如查询"电影BT下载"，百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留，并以此为断点将中文切分开，这样上述的查询就切为电影，BT，下载，不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好，还是随机的字符也好，都会当作一个整体来对待。至于为什么，你用查询"电影dfdfdf下载"看看结果就知道了。当然如果查询中包含数字，也是如此办理。 到目前为止，一切很简单，也很清楚，百度怎么处理用户查询的呢?归纳如下：首先根据分割符号将查询分开，然后看看是否有重复的字符串，如果有，就抛弃多余的，只保留一个，接着判断是否有英文或者数字，如果有的话，把英文或者数字当作一个整体保留并把前后的中文切开。 接着该干什么呢?该考虑分词的问题了。 二、中文分词

搜索算法的通用优化方法

搜索算法的通用优化方法 [DFS] [搜索剪枝] 在很多情况下，我们已经找到了一组比较好的解。但是计算机仍然会义无返顾地去搜索比它更“劣”的其他解，搜索到后也只能回溯。为了避免出现这种情况，我们需要灵活地去定制回溯搜索的边界。 *例题计算机网络连接 要将n(n<=30)台计算机连成网络，连接方法：去除首尾两台计算机与一台计算机相连以外，其他计算机只与两台计算机相连。连接的长度则为计算机连接的电缆的长度。 求：一种连接方式，使需要电缆的长度最短。 分析这个题目用回溯搜索来解决。但是，由于回溯搜索的搜索量比较大，达到了n!，是不可能搜索完n=30的情况的，所以，我们考虑对它进行优化： 假如目前搜索到了一组解，电缆总长度为kx，那么，如果说以后搜索到的连接方法（不一定是最终连接方法）的连接长度>=kx，那么这个方案的总长度一定不小于kx，那么，就不必要搜索下去了，直接换下一个结点继续搜索。 路径A1-A2-…An与路径An-An-1-…A1这两条路径是一个“正反”的关系，本质上是相同的，于是我们可以规定起点始的下标总是小于终点的下标 假如路径的A-B-C-D的长度

云计算资源分配中蚁群算法研究报告

个人资料整理仅限学习使用 蚁群算法在云计算资源分配中的应用研究 张春艳 <中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116） 摘要：针对目前已提出的云计算资源调度模型，提出一种基于蚁群算法的资源分配策略。分配云计算资源时，首先在云计算网络中发现社团，探测可用节点的计算能力，然后根据云计算服务模式特点，通过分析诸如网络带宽占用、线路质量、响应时间、任务费用、可靠性等因素对资源分配的影响，利用蚁群算法得到一组最优的计算资源。通过在CloudSim 环境下的仿真进行分析和比较，这种算法能在满足云计算服务模式的情况下，获得比其他一些针对网络的的分配算法更短的响应时间和更强的工作质量，从而更加适合在云环境中使用。关键词：云计算；蚁群算法；服务模式；调度 中图分类号：TP Applied researchofantcolony algorithm in computing clouds resources allocation ZHANG Chunyan (Computerscience andtechnology School,Cumt,Xuzhou 221116> Abstract: In view of the present scheduling model of clouds computing resources, a resource allocationstrategybasedonantcolonyalgorithmisproposed.Distributingcloudcalculativeresources, firstfindsocietiesincomputingcloudsnetwork,detectusablenodecomputingpower,andthenbased onthecloudcalculativeservicemode,throughtheanalysisofthecharacteristicsuchasnetwork bandwidth,linequality,responsetime,task expenses,otherfactorsonthereliabilityofresource allocationinfluence,usingtheantcolonyalgorithmtogetasetofoptimalcomputingresources. ThroughanalysisandcomparisoninthesimulationunderCloudSimenvironment,thisalgorithmcan satisfythecloudcalculativeservicemodeofthecircumstances,getshorterresponsetimeandstronger workqualitythansomeotherinnetworkofdistributionalgorithm,andtherebymoresuitableforusein the cloud environment. Keywords: Cloudcomputing。 ant algorithm。 servicemode。schedule 0 引言 由于信息化技术的迅速发展，网络上数据逐渐复杂庞大，传统的并行技术等已不能为满足人类日益增长的办公和科研发展的需要。一些网络模式应运而生，云计算作为一种新型的并行计算技术也出现在网络上。 云计算作为一种基于互联网的新计算模式，是分布式计算(DistributedComputing>、并行计算(ParallelComputing>和网格计算(GridComputing>的进一步发展，也是这些计算机科学概念的商业实现。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供云计算是基于互联网的超级计算模式，通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算，即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。主要包括三种层次的服务：基 础设施即服务