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lhwbrike金虫 (小有名气)
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lhwbrike
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2楼2008-11-26 22:35:28
xiaomuliu
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项目编号 60673060 项目名称 蚁群优化算法的理论基础研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (F020104) 研究性质 资助金额 27.00万元 开始日期 2007年1月1日 完成日期 2009年12月31日 项目摘要 蚁群算法是一种元启发式的随机搜索算法，有很强的优化能力，适合于解决传 统搜索方法难于解决的复杂问题。但蚁群算法还缺乏严格的理论基础，目前对它的研究大 部分仍停留在实验探索阶段。对于蚁群算法的收敛性研究，仅局限于对个值的收敛性方面 ，而其整体收敛性还没有得到证明。本课题研究蚁群算法的理论基础，包括研究蚁群算法 的整体收敛性，从蚁群算法搜索过程中的有限状态集合和最优解所在路径上信息量的上确 界入手，用随机过程的方法证明它的整体收敛性；研究蚁群算法的优化过程中的偏好性和 相应的欺骗性问题，研究蚁群算法基于蚂蚁其他行为的多种搜索行为机制和相应的蚁群优 化算法，用于解决传统蚁群算法所不能解决的复杂优化问题。以上几个问题是蚁群算法研 究领域中非常重要而又迫待解决的问题。本项目的研究可以提高传统蚁群算法的效率和性 能，扩大其应用范围，而且可以让蚁群算法建立在坚实的数学基础上，大大地推进蚁群算 法的成熟性和实用性。 获资助单位 扬州大学(项目负责人) 项目编号 60773065 项目名称 量子蚁群算法及蚁群行为的波函数模型 项目类型 面上项目 申报学科1 (F020104) 申报学科2 (F030203) 研究性质 资助金额 25.00万元 开始日期 2008年1月1日 完成日期 2010年12月31日 项目摘要 研究量子优化与蚁群优化融合机制与算法的新课题．从量子比特的描述、量子 旋转门的构造入手，研究高效的量子算法．提出用一组量子比特的概率幅描述蚂蚁个体的 当前位置；由量子比特取｜1>的概率结合蚂蚁转移概率确定蚂蚁转移路径；用量子旋转门 更新描述蚂蚁当前位置的量子比特完成蚂蚁的移动；用量子非门对这些量子比特进行变异 以保持群体的多样性；按移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度更新．为改进蚁群算 法，提出分散度新概念以提高蚂蚁路径选择效率；研究基于不同权值路径的信息素更新策 略和参数均匀交叉局部搜索机制；研究带扰动的自适应改变信息素挥发机制和信息素设限 的信息素更新机制．研究将改进的量子算法和蚁群算法相融合的最佳机制，设计一种量子 蚁群算法并加以仿真，基于Markov和有向图理论分析算法的收敛性及复杂度，建立蚁群行 为的波函数模型．这项研究对于推动群智能优化算法与计量子计算的融合研究具有重要意 义和广阔的应用前景. 获资助单位 哈尔滨工业大学(项目负责人) 项目编号 60873078 项目名称 蚁群优化算法的计算时间分析 项目类型 面上项目 申报学科1 (F020104) 申报学科2 (F020107) 研究性质 资助金额 31.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 近年来，蚁群优化算法成功应用于各种经典NP-难组合优化问题问题和大量工业 工程应用问题，蚁群算法的理论研究的必要性和迫切性日显突出。时间复杂度是刻画算法 性能的基本指标，本项目分析蚁群算法求解组合优化问题的时间复杂性。构造可供时间复 杂性分析的旅行商问题（TSP）、命题逻辑公式的可满足问题（SAT）、顶点覆盖问题等组 合优化问题实例，讨论蚁群算法多项式时间和指数时间分界，分析算法中参数和变量的作 用，比较各种不同蚁群算法的计算时间，建立蚁群算法时间复杂性分析理论模型、方法和 分析框架。本项目突破目前蚁群算法仅仅研究人工布尔函数的局限，分析真实世界组合优 化问题的蚁群算法时间复杂性，解决当前蚁群算法理论研究急需的公开性问题，其研究将 有助于建立蚁群算法的基础理论。 获资助单位 华南理工大学(项目负责人) 项目编号 70871081 项目名称 量子化生长型蚁群竞争优化算法及其应用研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (G0103) 申报学科2 (G010301) 研究性质 资助金额 23.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 本项目研究系统优化问题的新型智能算法，在自然界生态竞争、植物生长、量 子搜索、仿生蚂蚁系统等思想基础上，充分吸收其独特的领域学科特点，并加以改造和重 构，提出一种生长型量子蚁群竞争优化算法，并在计算机上予以实现。算法将面向若干典 型的组合优化难题与非线性优化问题进行测试，从理论和实验两方面探索其机理与求解性 能，并将以城市交通、物流配送等应用领域为背景检验其实用效果，从而为运筹与管理中 的优化理论以及系统工程等一系列跨学科领域发展新的智能型方法工具，为工程技术、社 会经济管理等范畴内的相关问题提供有效的基本解决手段。 获资助单位 上海理工大学(项目负责人) 项目编号 60875043 项目名称 基于问题模式挖掘的自适应蚁群算法及其应用研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (F030510) 研究性质 资助金额 30.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 蚁群算法是一类应用广泛的智能优化算法。但是，蚁群算法的参数设置还没有 成熟的理论指导，启发信息的获取和利用以及解质量的定量评价尚缺乏理论依据和方法， 从而在一定程度上限制了蚁群算法在实际中的应用。本项目将数据挖掘的思想与蚁群算法 相结合，拟研究一种基于问题模式挖掘的自适应蚁群算法，其基本思想是从大量解记录中 发现问题模式，利用目标函数值与解差异之间的关联关系，建立参数自适应机制；利用目 标函数值变化与各解元素属性之间的关联关系，揭示解元素之间的组合对解质量的贡献， 实现启发信息的获取和利用；在序优化理论的基础上，统计分析解空间的分布，得出解质 量评价的理论依据和方法，并分析计算邻域搜索对解质量的贡献。针对典型的资源调度问 题（以较大规模的卫星测控资源调度问题为例），实验分析自适应蚁群算法的寻优能力， 以及解质量定量评价方法的有效性。本项目将有助于促进蚁群算法理论发展，并使之更好 地满足工程实际应用需求。 获资助单位 西安交通大学(项目负责人) 项目编号 70701013 项目名称 基于蚁群免疫算法的Web文档查询优化研究 项目类型 青年科学基金项目 申报学科1 (G0112) 研究性质 资助金额 18.00万元 开始日期 2008年1月1日 完成日期 2010年12月31日 项目摘要 蚁群免疫算法作为新的基于种群的随机进化算法，旨在解决复杂优化问题时出 现的收敛速度慢、易陷入局部最优的不足等。本项目将蚁群免疫算法引入到信息检索系统 中的网上文档查询优化，旨在建立蚁群算法和免疫算法的综合集成方法，探索提高网上文 档查询性能的有效机制，以帮助用户在丰富的网络资源中快速、准确地查询到所需的相关 信息，进而为设计新的智能决策支持系统提供有力的核心技术支持。 获资助单位 河南工业大学(项目负责人) 项目编号 60573066 项目名称 运用自适应蚁群算法设计和优化功率电子电路的研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (F020509) 研究性质 资助金额 23.00万元 开始日期 2006年1月1日 完成日期 2008年12月31日 项目摘要 基于蚁群算法控制参数对优化结果的影响分析、不同优化成熟阶段对蚁群算法 的各个控制参数的需求期望分析，和人工蚂蚁群体行为的动态统计分析，本课题提出一种 蚁群算法控制参数自适应调整的新策略。通过将连续求解空间离散化并变换信息素承载体 ，探索一种新的改进的自适应蚁群算法，使之适合于解决普遍存在的连续求解空间的优化 问题。最终，本课题将给出一个运用自适应蚁群算法优化功率电子电路的新途径:不需要 对功率电子电路的数学 获资助单位 中山大学(项目负责人) 项目编号 60475023 项目名称 多群体蚁群算法研究及其在双目视觉图像匹配中的应用 项目类型 面上项目 申报学科1 (F030504) 研究性质 资助金额 23.00万元 开始日期 2005年1月1日 完成日期 2007年12月31日 项目摘要 本项目研究一种多群体蚁群算法。通过群体分工、多群体的协调搜索解决现有 蚁群算法的搜索时间长、容易产生停滞等缺陷，通过马尔科夫链理论描述多群体蚁群算法 的优化过程，对其性能和收敛性进行分析，得到类似其它随机全局优化搜索技术的收敛结 论，指导蚁群系统参数的设置。此外还研究利用协调层协调多搜索问题的搜索结果。我们 发现，双目视觉图像匹配问题可以抽象成一类适合应用群体协同优化方法的关联型多搜索 问题。本项目提出一种新的图像特征匹配方法：从一幅图像中提取出对象的特征基元，并 找出能完全描述因视点平移而引起的特征基元位移和形变的特征属性集，进而确定各搜索 问题的搜索空间；对另一图像进行特征增强和横向平滑处理，然后根据构造的多群体蚁群 算法找出各个特征基元的最佳匹配属性值，并利用多特征基元关联概率改善联合寻优的效 率。本项目的研究结果将为蚁群算法的进一步改进探讨出一条新路。并且为解决双视觉图 像匹配问题提出新的有效方法。 获资助单位 西安交通大学(项目负责人) 项目编号 60473012 项目名称 蚁群算法并行化、收敛性和新型模型研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (F020104) 研究性质 资助金额 6.00万元 开始日期 2005年1月1日 完成日期 2005年12月31日 项目摘要 蚁群算法是近年来出现的一种具有很好发展前景的优化算法，它具有较强的发 现较好解的能力,尤其适合于解决传统优化方法难以解决的复杂问题。本课题研究蚁群算 法的并行化，利用其潜在的并行性对其进行并行计算，以提高其计算速度，同时使并行算 法的效率最优化；研究蚁群算法的理论基础，从蚁群算法过程中的有限状态集合和最优解 所在路径上信息量的上确界入手，用随机过程的方法从理论上证明它的收敛性；进行基于 蚂蚁其他行为或机制的 获资助单位 扬州大学(项目负责人) 项目编号 60472121 项目名称 多巢多食蚁群算法研究与民航飞机排班 项目类型 联合资助基金项目 /面上项目 申报学科1 (F010103) 研究性质 资助金额 25.00万元 开始日期 2005年1月1日 完成日期 2007年12月31日 项目摘要 飞机排班是民航界著名的NP-HARD难问题，关系着民航的安全与效益，目前尚无 公认的软件解决方案。DORIGO蚁群算法产生虽然仅有10年左右，但已在许多NP-HARD领域 得到应用，也为飞机排班提供了新思路，据此申请人已在国航天津分公司取得了单机种小 机群自动排班的实验性成果。但是DORIGO蚁群算法是单巢单食的单系统组合优化算法，在 大规模的机群排班时仍然存在模型不合理、运算时间过长等困难。为此，本方案 获资助单位 中国民航大学(项目负责人) 项目编号 60372087 项目名称 人工蚁群系统研究及其在图象压缩编码中的应用 项目类型 面上项目 申报学科1 (F010303) 研究性质 资助金额 15.00万元 开始日期 2004年1月1日 完成日期 2006年12月31日 项目摘要 本课题研究人工蚁群系统及其在图象压缩编码中的应用。蚁群算法是一种源于 大自然中生物世界的新的仿生类算法，在一系列困难的组合优化问题中取得成效。本课题 拟通过研究其内在的搜索机制，建立基于人工蚁群系统的图象压缩编码模型，根据码书设 计的两个优化准则，分别对应基于码书的解描述方法和基于聚类划分的解描述方法，关键 解决图象码书的最佳设计问题，使得所设计的码书不依赖于初始码本的选取、具有较强的 鲁棒性等。在此基础上，结合不同人工智能技术（如模糊逻辑，遗传算法、模拟退火等启 发式算法）构成整合式智能系统，探索矢量量化图象压缩编码的新途径，旨在发展快速高 效和具有在低码率信道下实现视频图象实时编码潜能的压缩算法，该课题的研究具有重要 的理论意义和潜在的应用前景。 获资助单位 深圳大学(项目负责人) 项目编号 60104004 项目名称 基于蚁群算法的系统参数辨识及智能控制理论研究 项目类型 青年科学基金项目 申报学科1 (F030116) 研究性质 资助金额 18.00万元 开始日期 2002年1月1日 完成日期 2004年12月31日 项目摘要 本项目研究拟将一种具有典型群体智能特征的智能寻优算法--蚁群算法引入线 性和非线性系统的参数辨识及智能控制，将原定位于离散空间组合优化领域的传统蚁群算 法拓展至连续空间，在经过函数寻优及规划类问题求解的实例验证之后，进行基于蚁群算 法的系统参数辨识及智能控制理论研究，并进行算法的仿真实现，最后在国家高性能计算 中心进行并行实现。 获资助单位 同济大学(项目负责人) 项目编号 79970030 项目名称 基于蚁群算法的BPR过程优化研究及计算机实现 项目类型 面上项目 申报学科1 (G0109) 研究性质 资助金额 9.00万元 开始日期 2000年1月1日 完成日期 2002年12月31日 项目摘要 本项目以对当前国有企业改造和发展模式具指导意义的事务流程重建（BPR）方法为研究方颍楹嫌呕惴ㄑ芯恐芯吖柿煜人降囊先核惴ㄒ肫渲校剿魅绾谓髦悄芴逡先合低车挠旁教卣饔糜诓⑿泄こ毯湍馐抵圃炝煊虻墓逃呕侍馇蠼猓约懊艚葜圃炝煊蛑械钠笠导捎胄际跹芯浚⒁砸淹瓿傻哪炒笮凸兄圃炱笠礐IMS规划方案为基础，将基谝先核惴ǖ脑牧狭魍ㄓ呕桨讣右约扑慊迪郑⒖⑾嘤Φ姆抡嫒砑 获资助单位 同济大学(项目负责人) |
3楼2008-11-26 22:45:08