基于鲸鱼优化改进算法的基站选址

基站选址优化是网络通讯中的重要优化问题,对网络通讯质量有着极大的影响。本文基于基站选址优化问题的约束条件,以网络覆盖率作为优化指标,构建一种基站选址优化模型。传统优化算法有着收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,为此本文提出一种鲸鱼优化改进算法。首先,引入收敛因子随着迭代次数非线性递减的自适应改变策略以提升算法收敛能力;然后,对部分个体施加服从正态分布的变异扰动,以避免算法早熟收敛。其测试函数和基站选址优化问题的测试算例的仿真结果表明,本文提出的改进算法能够获得更理想的优化解,且具有较快的收敛速度。     

云计算调度粒子群改进算法

云计算资源调度是云计算中一个关键且复杂的调度问题,需要考虑众多的因素.为减少任务完成时间,本文提出了一种云资源调度粒子群改进算法.首先,本文在惯性权重线性递减的基础上,加入了混沌随机数扰动,使惯性权重有概率的适度增加,以便于跳出局部搜索,进行全局搜索;其次,针对粒子群算法和蚁群算法都容易陷入局部最优的缺点,结合粒子群算法和蚁群算法的优化策略,提出了一种改进的混合优化策略.其仿真结果及实际算例测试结果表明,在相同条件下改进算法能够寻到更精确的解.