任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适
协作学习中根据学习者的特征进行有效分组对于提高学习者的学习效率具有重要的作用。基于学习者的学习能力、兴趣爱好和理解水平,在基于蚁群算法的协作学习分组中,以学习者特征相似度值作为启发信息,并针对蚁群算法
蚁群算法(AntColonyAlgorithm,ACA),最初是由意大利学者DorigoM.博士于1991年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法
基于遗传算法的多路径优化。是在计算机系统应用中最广泛的,信息技术领域 的专家
机器人的路径规划蚁群算法 1.蚁群算法 众所周知蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进 化算法它是群体智能的典型实现是一种基于种群寻优的启发式搜索算法自从 MDorigo 等意大利学者在
为了对无线传感器网络中的源节点进行隐私保护,同时实现安全性和网络能耗的均衡,提出了一种基于多路径的源节点位置隐私保护路由协议(RPBMP),该协议基于多路径的选择和多个中继节点的跳转进行随机路由,大大
本文深入探讨了Java环境下基于蚁群算法的路由选择模拟研究。通过动态模拟的方式,详细展示了蚁群算法在网络路由中的运行情况。模拟过程中,我们通过可视化技术呈现了算法的实时调整和优化过程,使读者能够清晰地
在无线传感器网络中,为了适应时间、环境和需求的变化,在传感器节点部署以后,不可避免地要对其代码进行更新。介绍了代码分发协议Deluge的基本原理,提出了基于节点距离的流水线算法,新算法有效地解决了De
提出了一种基于遗传多蚁群的QoS组播路由算法,前期利用遗传算法的快速性、全局收敛性生成蚁群算法的初期信息素;后期引入多蚁群思想,克服蚁群算法容易陷入局部最优,导致算法停滞的缺点。仿真结果表明,该算法在
基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究
