关于网络数据需求信息查找路径优化仿真

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对网络数据需求信息查找路径的优化,能够有效实现网络数据深度访问和安全访问。对数据需求信息查找路径的优化,需要先进行信息关联语义融合聚类处理,求得数据查找路径局部最优解,完成路径的优化。传统方法先选取较优的数据需求信息关系副本,结合遗传算法对数据查找路径进行遗传操作,但忽略了对路径的局部最优解的求取,导致路径优化效果不理想。提出基于多态蚁群算法的网络数据需求信息查找路径优化方法。采用有向图模型构建网络数据需求信息检索节点分布结构模型,进行数据需求信息关联语义融合聚类处理,在网络数据需求信息融合中心中求得数据查找路径的局部最优解,通过搜索蚁两种状态对数据需求信息查找路径进行寻优。实验结果表明,所提方法提高了对常用的数据需求信息检索描述项的检索效率,降低了数据需求信息检索延时。
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