云环境下基于神经网络和群搜索优化的资源分配机制

在云环境下,各种闲置资源可以通过池化形成资源池,进而利用虚拟化技术将资源池中的不同资源组合以服务的形式提供给用户使用,因此需要合理而有效的机制来分配资源.针对云环境下资源的特点,将经济学和智能方法相结合,提出了一种基于双向组合拍卖的智能资源分配机制.在该机制中,提出了基于体验质量（quality ofexperience,简称QoE）的威望系统,引入威望衰减系数和用户信誉度,降低拍卖中恶意行为造成的影响,为资源交易提供QoE 支持.对拍卖中的竞价决策,综合考虑多种因素,提出了基于BP 神经网络的竞标价格决策机制,不仅可以合理确定竞标价,而且使价格可以动态适应市场变化.最后,由于组合拍卖胜标确定问题是NP 完全的,因此引入群搜索优化算法,以市场盈余和总体威望为优化目标,得到资源分配方案.仿真研究结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题,提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正优化算法的进化学习公式,提高算法在约束边界区域的搜索能力;通过引入一种基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护策略,在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto前沿的分布性。实验结果表明,所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto前沿。     

求解整合资源条件下的运输调度问题

针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。     

马尔可夫跳变系统的鲁棒故障检测与时域优化

研究马尔可夫跳变系统(MJS) 鲁棒故障检测滤波器(FDF) 的设计与优化问题. 基于观测器构建残差发生器, 将相应的FDF 设计问题转化为H_∞ 滤波问题, 以LMI 的形式得到并证明了FDF 存在的充分条件及求解方法. 为进一步改善故障检测系统的性能, 采用一种时域优化方法对其进行优化, 并以矩阵Moore-Penrose 逆的形式给出了该优化问题的最优解. 数值仿真表明该方法具有较好的检测效果.     

基于A-VFSA粒子发生器的PSO算法的研究

对超快速模拟退火算法进行改进(A-VFSA),并以此为粒子发生器,提出了PSO-PG算法.该算法通过粒子发生器对搜索域内粒子进行改进,从而生成一个精英粒子池;并根据随机策略从粒子池中选择粒子,作为初始种群,采用PSO算法进行优化,得到全局最优解.相比于标准PSO算法和LDW算法,PSO-PG算法拥有更好的稳定性和优化精度,能够更加快速地收敛到全局最优解,在一定范围内几乎不依赖于初始参数的选择.     

基于局部搜索的改进SPEA2算法

由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.     

多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法

建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型.与以往研究不同,在该模型中生产一种产品需要至少两种原料,每种原料都可以由备选供应商提供.根据模型的特点,用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况,以MATLAB 7.6为平台,运用Sheffield大学的遗传算法工具箱,将遗传算法与线性规划算法相结合,实现了模型的求解.算例结果表明,给出的染色体编码方案正确,混合遗传算法有效,能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题.还探讨了需求和距离变化,以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响.研究表明,需求变化的影响大于距离变化的影响,需求随机对最优成本和最优个体的影响不大.     

文本分类中训练集相关数量指标的影响研究

针对训练集对分类性能的影响,从训练集的文本数、类别数以及特征项数这三项数量指标出发进行研究。使用多因素方差分析方法及多种语料库定量探讨该三项数量指标对分类性能的影响规律。结果发现特征项数对分类性能的影响在不同的文本数和类别数时是不同的,分类性能受训练集的这三项指标的交互影响,通过对训练集的这三项指标进行优化,提出了从分类算法、特征项选择法以外提高分类性能的途径。在真实数据上的实验结果表明,该方法可有效提高分类性能。     

基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模(SLAM)中的缺点,即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题,提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型,利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差,运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子,从而准确估计系统状态噪声模型协方差,实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明,该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。     

MA-AM-AA三元共聚物的制备及阻垢性能

以马来酸酐(MA)、丙烯酸(AA)和丙烯酰胺(AM)为原料,研制出环保型三元共聚阻垢剂PMAA,并通过研究其阻垢性能确定了产品的最佳工艺配方。实验结果表明,当单体的质量配比m(AA)∶m(AM)∶m(MA)=2∶3∶0·5,引发剂用量为单体总质量的1.5%,反应温度为80℃,单体质量分数为15%时,得到的聚合物PMAA的用量为5mg/L时,用国标法测得其对碳酸钙的阻垢率达94·15%,对磷酸钙的阻垢率达80·93%。