蚁群算法在分布式数字参考咨询系统中的应用研究

合集下载

蚁群算法在分布式系统中的资源调度研究

蚁群算法在分布式系统中的资源调度研究随着科学技术的不断进步，现代计算机科学也在不断发展，其中分布式系统也是应运而生并取得不小的进展。

分布式系统是指将任务分布在多个处理器或计算机上执行，由于其具有高效、灵活、可靠等优点，使得分布式计算成为当今计算机领域的重要领域之一。

而在分布式系统中，资源调度则是一大难题。

近年来，由于计算机技术和互联网技术的飞速发展，使得分布式计算面临着更加复杂和多样的问题，如何高效地进行资源调度成为了分布式系统优化的研究热点之一。

蚁群算法是一种基于群体智能的自适应寻优算法，最初是受到蚂蚁搜索行为的启示而提出的。

蚁群算法以分布式、协作、自适应为基本特征，其主要思想是借鉴蚂蚁群体行为，使多个智能体（蚂蚁）通过相互合作、信息交流共同完成任务。

在资源调度中，蚁群算法可以进行智能化的负载均衡、任务调度等操作，通过合理地分配计算资源可以有效提高分布式系统的性能，在实际应用中也得到了广泛地应用。

首先，蚁群算法可以实现负载均衡。

在分布式系统中，负载均衡是分配任务时必须考虑的问题。

通过蚁群算法，可以通过相互合作、信息交流的方式对分布式系统中的数据进行全局的搜索和处理，实现计算资源的均衡分配。

例如，对于分布式计算领域中经常出现的“背包问题”，蚁群算法可以通过对单个资源和整个系统资源进行全局搜索和计算，获得整个系统的最佳负载均衡。

其次，蚁群算法还可以实现任务调度。

在分布式系统中，任务调度是关键问题之一，尤其是在数据密集型分布式系统中。

通过蚁群算法，在任务请求和任务处理之间，蚁群智能体可以进行自适应的搜索和协作，以确定最佳的任务分配策略。

例如，在高性能计算领域中，蚁群算法可以帮助计算机集群对任务进行动态调度，分析任务的执行情况，选择最优任务调度策略。

此外，蚁群算法还可以实现资源组合优化。

在分布式系统中，根据分布式系统的特点，即节点间通信延迟和不确定性，可以将蚁群算法用于资源组合优化问题中。

通过蚁群算法，可以根据算法的特性进行经济性和效率性的双重优化。

蚁群聚类算法研究及应用

－5009－0引言俗话说“物以类聚，人以群分”，人们在不知不觉中进行着聚类活动，它是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段。

聚类在数据挖掘中有着重要的地位，它既可以用作独立的数据挖掘工具，来发现数据库中数据分布的一些深入信息，也可以作为其它数据挖掘算法的预处理步骤。

因此，聚类算法的研究具有很重要的现实意义。

蚁群算法不依赖于具体问题，具有全局优化能力，因此受到了广大学者的注意。

此后蚁群算法不断被改进并应用于不同领域。

在聚类分析方面，Deneubourg等人受蚂蚁堆积尸体和分类它们的幼体启发，最早将蚁群算法用于聚类分析，从此开始了蚁群聚类算法的研究。

本文详细地讨论了现有的蚁群聚类算法的基本原理与性能，在归纳总结的基础上提出需要完善的地方，以推动蚁群聚类算法的进一步研究及在更广阔的领域内得到应用。

1聚类概念及数学模型聚类就是把一组个体按照相似性归为若干类或簇，使得属于同一类或簇的个体之间的差别尽可能的小，而不同类或簇的个体间的差别尽可能大。

聚类质量是用对象的相异度来评估，而不同类型变量的相异度的计算方法是不同的，常用的度量方法是区间标度变量中的欧几里得距离。

聚类的数学描述：设样本集={,=1,2,…,}，其中为维模式向量，其聚类问题就是找到一个划分={1,2,…,}，满足==1，≠，=，,=1,2,…,，≠，且使得总的类内离散度和==1,最小，其中为的聚类中心，=1,2,…,；,为样本到其聚类中心的距离，即,=‖‖。

聚类目标函数为各样本到对应聚类中心的距离总和，聚类中心=1，||为的样本数目。

2蚁群聚类算法分类及应用由于现实的蚁群运动过程接近于实际的聚类问题，所以近年来涌现出大量的蚁群聚类算法。

这些算法不仅思想、原理不同，而且算法的特性也根据解决问题的不同而不同，如初始参数及待聚类数据的要求、聚类形状等。

根据改进方式的不同，蚁群聚类算法可分3类：①基于蚂收稿日期：2007-10-17 E-mail：05lihua@作者简介：裴振奎(1962－)，男，山东东营人，博士研究生，副教授，硕士生导师，研究方向为机器学习与计算智能；李华(1977－)，女，山东滨州人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、自然计算；宋建伟(1982－)，女，河北廊坊人，硕士研究生，研究方向为网络安全、计算智能；韩锦峰(1981－)，女，山西大同人，硕士研究生，研究方向为计算智能、数据库系统理论。

蚁群算法在大数据分析中的应用研究

蚁群算法在大数据分析中的应用研究随着大数据时代的到来，大数据分析已成为一个重要的研究领域。

如何高效地处理和分析庞大的数据集已成为大数据分析中的重要问题之一。

在这样的背景下，蚁群算法在大数据分析中的应用越来越受到研究者的重视。

蚁群算法最初是由马科夫尼克和迪特里希等人在1991年提出的，它是一种基于模拟蚁群行为的智能优化算法。

该算法模仿了蚂蚁在寻找食物时的行为，采用"正反馈机制"和"随机行走"等策略，寻找到最佳的路径。

蚂蚁在寻找食物时，不断释放信息素，其他蚂蚁也可以通过检测信息素的浓度来了解到已经发现了哪些路径。

当一条路径上信息素的浓度越高，其他蚂蚁会更倾向于走这条路径，进而形成更多的信息素，从而形成一种"自组织"的行为，得到最优解。

蚁群算法在大数据分析中的应用主要体现在以下三个方面：一、数据聚类数据聚类是指在大数据集中找出相似的数据集合，并将其分为多个簇。

传统的数据聚类算法，如K-Means、DBSCAN等，需要对所有数据点进行聚类，计算量很大，当数据点数量大到一定程度时，时间成本和计算成本将大大增加。

而蚁群算法则采用"正反馈机制"和"随机行走"等策略，不断搜索所有可能的方案，进而形成一个或多个聚簇。

蚁群算法具备自适应的移动能力，可以有效地解决大数据集聚类问题。

二、数据挖掘数据挖掘是指在大数据集中找出隐藏在数据背后的规律、趋势和信息。

传统的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类等，需要对大量的数据进行计算和分析。

而蚁群算法的优势在于可以对数据进行深度搜索和二叉决策树建立。

蚁群算法通过模拟蚂蚁工作原理，实现对海量数据的快速、高效挖掘，挖掘出数据集中蕴含的更多规律和信息。

三、机器学习机器学习是指通过对数据集中数据的学习，自动提取出数据的规律和特征，实现对数据的准确预测和智能分析。

传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，需要先进行特征选择，再进行模型构建和训练。

基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究

基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究随着互联网和信息技术的快速发展，信息检索技术已经成为信息社会中至关重要的一环。

而其中最关键的部分就是搜索引擎，而搜索引擎的核心算法之一就是蚁群算法。

在蚁群算法基础上的改进，能够更好地解决信息检索的难题，极大地促进了信息检索技术的发展。

1. 蚁群算法介绍蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一个启发式算法。

其主要思路是模拟蚁群觅食过程，让蚂蚁按照一定的规则进行路径选择，最终找到食物并返回巢穴。

而在这个过程中，蚂蚁会在路径上释放信息素，其它蚂蚁会根据这些信息素进行选择，不断优化最优路径。

2. 基于蚁群算法的信息检索技术基于蚁群算法的信息检索技术主要应用于搜索引擎的排名算法。

利用蚁群算法，可以模拟用户在搜索引擎中的搜索行为，从而优化搜索结果，提升搜索引擎的搜索效率。

随着互联网信息的不断增长，搜索引擎面临着更加复杂的排名问题。

这些问题主要来自于如下几个方面：首先，搜索引擎需要处理大量数据，而这些数据组成的图实体非常复杂，因此需要一种高效的算法才能解决。

其次，搜索引擎需要预先计算出大量的相关性矩阵，而矩阵的维数非常大，计算量巨大。

最后，搜索引擎面临着用户满意度的问题，如果搜索引擎的搜索结果不符合用户需求，或者搜索效率过低，用户将会放弃该搜索引擎。

3. 蚁群算法改进在传统蚁群算法优化搜索引擎排名中的应用存在一些问题。

例如，蚂蚁运动过程中缺乏全局搜索能力，存在局部最优问题，以及搜索因子难以确定等。

因此，研究人员提出了种改进算法，主要有以下几点：首先，多目标蚁群算法，对蚁群进行优化，使其具有全局搜索能力。

其次，基于蚁群算法的链式排序机制，建立查询区块和单词区块的关联，从而全方位进行整个查询过程的优化。

最后，将蚁群算法和神经网络算法相结合，进一步提高蚁群算法的优化能力。

4. 意义和展望基于改进的蚁群算法已经成为信息检索技术中重要的一部分，在进行信息搜索时显示出了优秀的性能。

未来，随着技术的不断进步和算法的不断改进，基于蚁群算法的信息检索技术将会更加成熟、更加优秀。

蚁群算法发展以及在具体领域的应用探究

蚁群算法发展以及在具体领域的应用探究作者：梁晶来源：《西部论丛》2019年第03期摘要：蚁群算法是生物算法的一种，是根据模仿蚁群在寻找最优、最短路径方面的能力，模仿蚁群的搬运食物的工作思想，形成數学算法，从而实现问题的优化。

具体应用领域众多，本文就蚁群算法的思想，工作模型的塑造，以及存在的优势与不足进行了详细介绍，就未来发展方向进行了展望。

关键词：蚁群算法；优势与不足；数据模型；应用领域一、蚁群算法思想以及工作原理：蚁群算法是智能算法的一种，借鉴的是大量蚁群在搬运食物以及蚁群需要的物品时候，总能够找到最短的搬运路径，从而大大降低了搬运的时间，极大程度的提高了工作效率，找到了一些问题的优化路径以及解决方法。

通过生物学方式，人们找到了蚁群寻找最短路径的方式。

蚂蚁的并不是拥有很高的智商，他们最初在进行路径选择的时候，是进行随机选择的，但在路径的行走过程中，蚂蚁释放出一种信息熵，也就是一种特殊的气味，而这种气味的特点是能够随着时间进行挥发，从而使得气味变淡。

那么，我们就会发现，越短的路径信息熵挥发的越少，气味越浓，也就会吸引更多的蚂蚁，根据气味进行路径的选择。

同时，越多的蚂蚁走过较短路径，也会使得信息熵浓度升高，从而让蚁群获得优解，获取较短的搬运路径。

那么把这个思想应用在算法当中，适合路径选择，解集的优化等问题的解决。

可以具化在多个领域当中。

蚁群算法及应用研究二、蚁群算法的优势与不足：2.1蚁群算法属于进化算法之一，蚁群算法也属于并行算法思想范畴之内。

所以具有较好的并行计算能力。

2.2收敛速度快，寻找最优时间短。

这是因为这种算法具有正反馈的特点，如思想所描述的，信息熵越高，路径就可能越短，那么越多的蚂蚁会选择相应的路径，同时每只蚂蚁作为个体，又会释放自身的信息熵，使得信息熵的浓度更高，正向反馈。

2.3算法模型不局限于具体的应用，可以通过数学模型进行拓展使用，应用在多个领域，具有很强的鲁棒性。

2.4针对目标为求解集合，也就是对应的蚁群，不是以最佳为目标，而是解集的集群较优为目标。

蚁群算法的研究及应用进展

蚁群算法的研究及应用进展
张祖琼
【期刊名称】《《电脑知识与技术》》
【年(卷),期】2009(005)009
【摘要】蚁群算法是优化领域新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式计算和正反馈机制,易于和其他算法结合,目前已得到了广泛的应用。

本文在介绍基本蚁群算法的基础上,介绍了蚁群算法目前的一些研究情况,然后例举了蚁群算法的一些应用,最后对蚁群算法今后的研究方向作了分析和展望。

【总页数】2页(P2396-2397)
【作者】张祖琼
【作者单位】桂林工学院电子与计算机系广西桂林 541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于蚁群算法的交通出行生成预测方法的研究及应用 [J], 唐阳山;方媛;白艳;窦凯
2.基于自适应蚁群算法的研究及应用 [J], 邵全义;郭岗磊
3.基于自适应蚁群算法的研究及应用 [J], 邵全义;郭岗磊
4.基于蚁群算法的进路搜索算法研究及应用 [J], 吴相飞;敖银辉
5.蚁群算法在高分子聚合与加工过程中的应用进展 [J], 蒋波;蔡飞鹏;秦显忠;王波;姜桂林;高金华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于蚁群算法分布式网络可靠性的研究

周文梁祥君，
（．陵学院，徽铜陵２４０；１铜安４００
２安徽省教育厅科技处，．安徽合肥２０６）３０１
摘要：在分布式网络中，应用软件客户端访问服务器，由于网络节点资源流畅性的变化，响应用软件客户端对服务器影
ｐｏｅｓｎｒｃｓｉｇ，ｍａｉｇｔｅｃｉｎｏｎａｏｓｌｅｅｍｏｔｌｂｅｄｓｒｂｔｄｎｔｒｅｖｒｒｓｕｃｓｍｐｏｅｎｔｒｅｉｂｌｋｎｈｌｔｓｏｐｓｉｅｔｇｔｓｉｌｉｔｉｕｅｅｗｏｋｓｒｅｏｒｅ，ｉｒｖｅｗｏｋｒｌａｉ — ｅａｓｓｂＯｈｔｅｒａｅｉ
ｔ．Ｉｈｓｐｐｅ，ｕｉｇＰｗｅｂｉｅｉｌｔｎｐｏｒｍｉｌｔｎｉｉｔｉｕｅｎｉｎｎ，ｔｅｃｅｔｈｗＯａｃＳｅｓｒｅｙｎｔｉａｒｓｎｏｒｕｌｒｓｍｕａｏｒｇａｓｍｕａｏｎａｄｓｂｔｄｅｖｒｍｅｔｈｆｎｏｔｃＳｔｅｒｄｉｉｒｏｉｅｈｖ
ＺＯｎ，ＩＮＧＸａｇｊｎＨＵＷｅＬＡｉ－ｎｕ
（．ｏｇｎｉｅｉＴｎｌｇ２４０，ｈｎ；１ＴｎｌｇＵｎｒｔｏｇｉ４００Ｃｉａｉｖｓｙ，ｎ
２ＳｉｃｎｅｈｏｏｙＤｐｒｎｆｎｕｕｅｕｏｄｃｔｎＨｅｅ２０６，ｈｎ）．ｃｎｅａｄＴｃｎｌｅａｍｅｔｈｉｒａｆＥｕａｏ，ｆｉ３０１ＣａｅｇｔｏＡＢｉｉ

蚁群算法及其应用研究进展

一、蚁群算法概述
ห้องสมุดไป่ตู้
蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁寻找食物过程中的行为规律，实现问题最优解的算法。蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上留下信息素，后续的蚂蚁会根据信息素的强度选择路径，并且也会在路径上留下信息素。随着时间的推移，信息素会不断累积，最优的路径上的信息素会越来越多，最终导致所有的蚂蚁都选择这条路径。
在理论方面，蚁群算法的数学基础已经日渐完善。一些学者通过数学模型和仿真实验来研究蚁群算法的收敛性和鲁棒性，并对其参数进行优化。同时，蚁群算法的并行处理研究也取得了很大的进展，提高了算法的求解速度和效率。
在应用方面，蚁群算法已经成功地应用于多个领域。例如，在解决旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）等组合优化问题时，蚁群算法表现出了良好的性能和效果。此外，蚁群算法在信息检索、数据挖掘、机器学习等领域也有广泛的应用，成为人工智能领域的一个研究热点。
未来研究应这些问题，以提高蚁群算法的性能和稳定性，并拓展其应用范围。结合其他优化技术和机器学习方法的混合优化方法将是未来研究的一个重要方向。随着大数据时代的到来，如何高效地处理大规模数据集将成为研究的另一个重点。总之，蚁群算法在未来的领域中具有广阔的发展前景和挑战。
谢谢观看
5、大数据处理：利用蚁群算法处理大规模数据集，需要研究如何提高算法的效率和处理大规模数据的能力。
五、结论
蚁群算法作为一种优秀的自然启发式优化算法，在解决一系列组合优化问题中表现出良好的性能和效果。本次演示对蚁群算法的基本概念、研究现状、应用领域及未来发展趋势进行了全面的概述。从现有的研究来看，虽然蚁群算法在诸多领域已取得了显著的成果，但仍存在一些问题需要进一步研究和改进，如收敛速度和参数敏感性问题等。

《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文

《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，它借鉴了蚁群在寻找食物过程中所表现出的寻优特性。

自20世纪90年代提出以来，蚁群算法因其优秀的全局寻优能力和较强的鲁棒性，在许多领域得到了广泛的应用。

本文将重点研究蚁群算法的原理及其在路径寻优中的应用。

二、蚁群算法的研究（一）蚁群算法的原理蚁群算法的基本思想是模拟自然界中蚂蚁觅食的行为过程。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种称为信息素的化学物质，通过信息素的浓度来指导其他蚂蚁的行动。

蚁群算法通过模拟这一过程，使整个群体通过协同合作的方式寻找最优解。

（二）蚁群算法的特点1. 分布式计算：蚁群算法通过多只蚂蚁的协同合作来寻找最优解，具有较好的分布式计算能力。

2. 正反馈机制：信息素的积累和扩散使得算法具有较强的正反馈机制，有利于快速找到最优解。

3. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优问题是一种典型的组合优化问题，广泛应用于物流配送、车辆路径规划、网络路由等领域。

蚁群算法在路径寻优中的应用主要体现在以下几个方面：（一）物流配送路径优化物流配送过程中，如何合理安排车辆的行驶路径，使总距离最短、时间最少，是物流企业关注的重点。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁觅食的过程，为物流配送提供最优路径。

（二）车辆路径规划车辆路径规划是指在一定区域内，如何合理安排车辆的行驶路线，以满足一定的约束条件（如时间、距离等），使总成本最低。

蚁群算法可以通过多只蚂蚁的协同合作，为车辆路径规划提供有效的解决方案。

（三）网络路由优化在网络通信领域，如何选择最佳的路由路径，以实现数据传输的高效性和可靠性是网络路由优化的关键。

蚁群算法可以通过模拟信息素的传播过程，为网络路由选择提供最优的路径。

基于蚁群算法的分布式数据库查询优化方法

用蚁群算法优化查询计划，以多元连接查询操作为例，进行了模型建立和算法实现。在Ｏｒａｃｌｅ数据库中进行了仿真实验，实验结果表明该算法有较好的寻优效果，并对分布式数据库的查询优化具有实际意义。关键词：分布式数据库；查询优化；多元连接；蚁群算法
ＣｕｉＦｅｎｇｆｅｎｇ，ＮａｎＺｈｅｎｑｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ．Ｇａｎｓｕ７７Ｄ。７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｑｕｅｒｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｑｕｅｒｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｄａｔａｔｒａｎｓｆｅｒｎｄａｊｏｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅ．Ｔｈｅ
０引言
查询优化是分布式数据库系统中的核心问题。与集中式
数据库数据分布与冗余的特征，多元连接查询涉及多个不同的结点上的片段。等值连接与自然连接是应用最多的连接操
作，所以我们以研究多元连接操作的查询处理为例。数据库查询相比，分布式查询处理增加了不少新的内容和复杂性。不同的查询处理方法，其查询的通信费用和并行程度是大１蚁群算法原理概述不一样的。分布式查询优化的准则是使通信费用最低和使响蚁群算法最初由意大利学者Ｄｏｒｉｇｏ．Ｍ于１９９１年首次提应时间最短，即以最小的总代价在最短的响应时间内获得需要出，其本质上是一个复杂的智能系统，它具有较强的鲁棒性、优的数据。分布式数据库中数据的特征是：全局化和局部化。数良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点。目前对其据局部化是将一个分布式数据库上的代数查询转换成一个等研究已渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展价的段查询，并通过代数转换来做进一步的简化。全局查询优到解决多维动态问题。化通过决策操作的顺序，结点间的数据移动，以及数据库操作仿生学家的长期研究发现：蚂蚁虽没有视觉，但在运动过的分布和局部算法的选择来为输入的分段查询计划，产生一个程中通常会释放特殊的分泌物找到路径。当它们穿过一个没优化的执行计划，。有走过的路口时，则随机地选择一条路径，并在路径上释放信文献［３】的作者提出了基于遗传算法的分布式数据库查询息素。时间越长，蚂蚁所走路径上的信息量就越小。当后来的优化方法，并且设计了一种新的查询执行计划模型。文献［４】蚂蚁再次来到此路口时，选择信息量较大的那条路经的概率就中提出了采用改进的最小生成树算法。本文提出了一种利用相对越大，从而形成了一个正反馈机制。最优路径上的信息量蚁群算法解决分布是数据库系统中查询优化问题的方法。此越来越大，但在其他路径上随着时间的推移，信息量会逐渐减方法仍处于初期研究阶段，但初步研究已表明，应用蚁群算法小，整个蚁群最终会找到一条最优路径。我们用图ｌ进行了形进行分布式数据库的查询优化不但有效，而且具有良好的寻象的描述，以此来进一步说明蚁群的搜索原理。优能力。多元连接查询涉及多个片段上的查询，由于分布式

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)。

重要组成部分。目前ＤＲＳ已从单一方式向分布式方向发展，比较有代表性的有中国高等教育分布式联合虚拟参考咨询系统（ＣＶＲＳ）、国家科学数字图书馆分布式参考咨询服务系统以及台湾地区的在线参考咨询网络合作系统等ｎ］。这些系统都属于分布式数
ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＤＤＲＳ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄｉｇｉｔａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＤＤＲＳ）；ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｉｒｔｈｍ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｅｘａｍｐｌｅｄａｔａｂａｓｅ
中图分类号：Ｇ２５０．７１文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５ — ８０９５．２０１３．０９．０２６
ＳｔｕｄｙｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡｎｔＣｏｌｏｎｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤｉｇｉｔａｌＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍ
（２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｎｓｈａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｓｉｒｔｙ，ＣｈａｏｚｈｏｕＧｕａｎｇｄｏｎｇ５２１４１）０Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｈｒａａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄｉｇｉｔａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＤＤＲＳ），ｔｈｅｐａｐｅｒａｎａｌ￣ｒｚｅｓａｎｄｄｅｓｉｇｎｓｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄ
刘秋梅郑耿忠
（１．韩山师范学院图书馆广东潮州５２１０４１）
（２．韩山师范学院计算机应用与技术系广东潮州５２１０４１）
摘要：针对分布式数字参考咨询系统（ＤＤＲＳ）的特点，在分析和设计分布式蚁群算法的基础上，将分布式蚁群算法融人
２０１３年９月
ＳＥＰ．Байду номын сангаас２０１３
情报探索
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ
第９期（总１９１期）
Ｎｏ．９（ＳｅｉｒａｌＮｏ．１９１）
蚁群算法在分布式数字参考咨询系统中的应用研究米
ＤＤＲＳ中。利用移动的、分布的、相互协作的蚂蚁智能体及多Ａｇｅｎｔ数据挖掘，对ＤＤＲＳ范例库数据进行挖掘。认为该方法能进一步提高ＤＤＲＳ检索的效率和智能性。关键词：分布式数字参考咨询系统；蚁群算法；数据挖掘；范例库
ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｉｒｈｍ，ｔｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｎｔｏＤＤＲＳ，ａｎｄｕｓｅｓｍｏｂｉｌｅ，ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄ，ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅａｎｔａｇｅｎｔａｎｄｍｕｌｔｉ — — ａｇｅｎｔｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｏｍｉｎｅｄａｔａｉｎｅｘａｍｐｌｅｄａｔａｂａｓｅｏｆＤＤＲＳ．Ｉｔｔｈｉｎｋｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｒｅｔｒｉｅｖｌａｅｉｃｆｉｅｎｃｙ
０引言
数字参考咨询系统（ＤＲＳ）是数字图书馆建设的
导致ＤＲＳ并不智能。为此，本文将蚁群算法和数据挖掘算法相结合。利用移动的、分布的、相互协作的蚂蚁智能体对ＤＤＲＳ范例库中的数据进行挖掘，从
ＬｉｕＱｉｕｍｅｉＺｈｅｎｇＧｅｎｇｚｈｏｎｇ３
（１．ＨａｎｓｈａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＬｉｂｒａｒｙ，ＣｈａｏｚｈｏｕＧｕａｎｇｄｏｎｇ５２１０４１）