Multi-objective optimization with artificial weed colonies

Invasive Weed Optimization (IWO) was recently proposed as a simple but powerful metaheuristic algorithm for real parameter optimization. IWO draws inspiration from the ecological process of weeds colonization and distribution and is capable of solving general multi-dimensional, linear and nonlinear optimization problems with appreciable efficiency. This article extends the basic IWO for tackling multi-objective optimization problems that aim at achieving two or more objectives (very often conflicting) simultaneously. The concept of fuzzy dominance has been used to sort the promising candidate solutions at each iteration. The new algorithm has been shown to be statistically significantly better than some state of the art existing evolutionary multi-objective algorithms, namely NSGAIILS, DECMOSA-SQP, MOEP, Clustering MOEA, GDE3, and MOEADGM on a 12-function test-suite (including both unconstrained and constrained problems) from the IEEE CEC (Congress on Evolutionary Computation) 2009 competition and special session on multi-objective optimization algorithms. The following performance metrics were considered: IGD, Spacing, and Minimum Spacing. Our experimental results suggest that IWO holds immense promise to appear as an efficient metaheuristic for multi-objective optimization.     

一种基于tuProlog的智能售货系统设计

给出一种结合Prolog逻辑智能和传统程序设计的虚拟售货员系统的设计方法。该方法基于tuProlog技术,将业务逻辑与关系型数据结合在一起的传统程序设计转变为将逻辑推理与其他非逻辑处理分开的设计方法,即把系统分为逻辑处理模块和骨骼模块,逻辑模块负责复杂多变的业务逻辑处理,骨骼模块负责其他非逻辑问题,介绍逻辑模块的设计思路和实现步骤。该方法既利用了传统程序设计的优势,又将复杂的逻辑推理独立出来,由专门的逻辑引擎处理,有效提高系统的灵活性和可扩展性,是一种可供参考的智能程序设计方法。     

基于人工蜂群算法的群体动画路径生成方法

大多数群体智能算法容易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,将粒子群优化算法引入人工蜂群算法中,提出一种改进的路径生成算法NewABC,实现最优目标位置的选取及粒子个体的路径规划。将该方法生成的路径数据导入maya三维动画制作软件中进行仿真实验,结果表明,该方法生成的群体动画效果逼真,动画创作效率有较大的提高。     

生物地理学优化算法研究

对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)的研究现状进行了总结,并介绍了一些最新的研究进展。从BBO算法提出的背景出发,讨论了算法的主要思想、算法原理以及算法步骤。论述了该算法的研究进展,包括BBO算法的改进、算法的收敛性分析、BBO算法与其他算法的融合以及BBO算法在优化领域的典型应用,对BBO算法有待研究的问题做了总结。     

细菌菌落优化算法

根据细菌菌落生长演化的基本规律,提出一种新的细菌菌落优化算法.首先,依据细菌生长繁殖规律,制定符合算法需要的个体进化机制.其次根据细菌在培养液中的觅食行为,建立算法中个体泳动、翻滚、停留等运动方式.最后,借鉴菌落中细菌信息交互方式,建立个体信息共享机制.另外,该算法提供了一种新的结束方式,即在没有任何迭代次数或精度条件的前提下,算法会随着菌落的消失而自然结束,并且可以保持一定的精度.通过与两类PSO算法比较的仿真实验验证了细菌菌落优化算法的效果,通过仿真实验验证了细菌菌落优化算法自然结束过程.     

非平衡进程到达模式下MPI广播的性能优化方法

为了提高非平衡进程到达(unbalanced process arrival,简称UPA)模式下MPI广播的性能,对UPA模式下的广播问题进行了理论分析,证明了在多核集群环境中通过节点内多个MPI进程的竞争可以有效减少UPA对MPI广播性能的影响,并在此基础上提出了一种新的优化方法,即竞争式流水化方法(competitive and pipelined method,简称CP).CP方法通过一种节点内进程竞争机制在广播过程中尽早启动节点间通信,经该方法优化的广播算法利用共享内存在节点内通信,利用由竞争机制产生的引导进程执行原算法在节点间通信.并且,该方法使节点间通信和节点内通信以流水方式重叠执行,能够有效利用集群系统各节点的多核优势,减少了MPI广播受UPA的影响,提高了性能.为了验证CP方法的有效性,基于此方法优化了3种典型的MPI广播算法,分别适用于不同消息长度的广播.在真实系统中,通过微基准测试和两个实际的应用程序对CP广播进行了性能评价,结果表明,该方法能够有效地提高传统广播算法在UPA模式下的性能.在应用程序的负载测试实验结果中,CP广播的性能较流水化广播的性能提高约16%,较MVAPICH21.2中广播的性能提高18%～24%.     

基于VxWorks无线通信终端实现的分布式农村电网智能化监控系统

智能电网涵盖了发电、变电、输电、配电、用电以及电网调度等六个领域.立足农网分散性、安全性及稳定性等特点,从提高电网电能质量和用电安全出发,研发了一套集无功补偿装置、漏电保护装置及防窃电技术于一体的农网智能化性系统,解决农村电网智能化建设中关键技术问题,为推广应用农村电网智能化起到了示范作用.     

改进的人工蜂群算法性能

为克服人工蜂群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进型人工蜂群算法。首先,利用数学中的外推技巧定义了新的位置更新公式,由此构造出一种具有引导趋势的蜂群算法;其次,为了克服算法在进化后期位置相似度高、更新速度慢的缺陷,将微调机制引入算法中,讨论摄动因子范围,由此提高算法在可行区域内的局部搜索能力。最后通过3个基准函数仿真测试,结果表明：与常规算法相较,改进后在搜索性能和精度方面均有明显提高。     

维基百科词条编辑特性研究

针对维基百科词条编辑特性问题,以网络化数据挖掘思想方法为指导,对高质量维基百科词条进行文本分析,判断词条相邻版本间句子差异,以编辑者为节点,编辑者间编辑交互关系为连边,构建词条编辑交互网络,通过分析网络结构特征实现词条编辑特性分析。分析表明网络具有小世界特性,度分布与强度分布相似,具有较强正相关性,其累积分布与边权重分布服从幂律分布,节点度与聚集系数具有较强负相关性,最短路径长度分布与高斯分布相似,网络具有异配性和较弱的互惠性,编辑群体具有较强异质性、抱团性;深化了对词条编辑交互过程和群体智能的认识。     

基于AI Planning的Parlay X电信业务设计

Parlay X是一组电信网络服务(WS)应用程序接口(APIs),智能规划可作为一种WS组合(WSC)方法,所以理论上可基于智能规划设计使用Parlay X APIs的电信业务.但WSC有容错和对动作变化推理的要求,电信业务有多种触发方式和异步响应等特性,智能规划要有确定状态等Parlay X不满足的条件.结合典型P...