基于离散粒子群算法的无线传感器网络拓扑优化

无线传感器网络技术的出现使得农业更加精准化、智能化,其在农业上的应用环境如果园与水果大棚等往往具有面积大、作物多等特点,需要更多的传感器节点以用于监测.由于传感器节点往往使用电池进行供电,有限的能量也给网络的鲁棒性带来了更大的挑战.基于离散粒子群算法设计了一种无线传感器网络的拓扑优化算法,在保证网络覆盖的情况下,通过尽...     

基于模拟退火离散粒子群算法的芯片堆叠热布局优化

针对芯片堆叠的热布局优化问题,使用热叠加模型,结合热传导公式,以所有芯片温度的最高值作为评价指标,确定出三维芯片堆叠热布局优化的适应度函数;然后采用模拟退火离散粒子群算法对芯片热布局进行优化。得到优化后的芯片堆叠布局方案,并用Icepak软件对优化后的布局进行仿真验证。仿真结果表明：采用模拟退火离散粒子群算法对三维芯片堆叠进行热布局优化可以使温度分布更加均匀,最高温度明显降低。     

基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究

工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率。对工作流任务调度的研究具有重要的意义。离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法。结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义。并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性。     

基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究

工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率.对工作流任务调度的研究具有重要的意义.离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法.结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义.并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性.     

基于离散粒子群算法的机房排课问题研究

粒子群优化算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。本文通过改造离散粒子群算法使之适合机房排课问题的求解。从而达到为机房排课问题的解决提供一种新的思路。     

基于离散粒子群优化算法的网格资源分配研究

资源分配和任务调度是网格计算中关键的问题之一。本文提出一种基于离散粒子群优化算法的网格资源分配算法。该算法通过对粒子群算法中粒子的位置与速度进行重新定义,以及重新设计粒子的位置与速度的变换规则,使粒子群算法适用于网格资源分配和任务调度。理论分析及模拟实验表明,该算法具有良好的性能。     

基于改进离散粒子群算法的测试优化选择

为了解决复杂系统测试性设计过程中测试选择所产生的组合爆炸问题,提出一种改进离散粒子群算法的智能方法;首先,为保证初始种群的多样性,利用混沌不重复遍历的特性初始化种群的速度和位置;其次,根据启发式规则和罚函数的方法计算粒子适应度,使算法具有良好的搜索性能;最后,通过采用自适应调整策略的惯性权重,使粒子易于跳出局部最优解,找到最优解;通过仿真实例验证了文章方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为复杂系统的测试优化选择提供有效指导。     

直觉模糊离散粒子群算法

在研究和分析离散粒子群算法(DBPSO)的基础上,提出一种基于直觉模糊熵的改进离散粒子群算法(IFDPSO).该算法以直觉模糊熵作为粒子群状态测度和速度变异的基本参数,同时加入了位置变异策略以保证算法在有限时间内尽可能多地遍历到次优位置及其邻域,增强了算法的全局寻优能力.实验数据表明,在求解较大规模整数规划问题(如0-1背包问题)时,IFDPSO比DPSO和蚁群算法(ACO)更为有效,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法.     

基于Inver-Over算子的改进离散粒子群优化算法

离散粒子群算法能充分利用粒子的局部极值和全局极值信息,但收敛速度慢、精度低;Inver-Over算子收敛速度快、精度高,但学习具有盲目性。结合二者优点,文中提出一种基于Inver-Over算子的改进离散粒子群优化算法。为防止早熟收敛,引入局部最优子群的概念,使粒子向局部最优子群中粒子学习而不是向个体局部最优学习。引入3个参数:学习选择概率用以确定粒子的学习对象,代数阈值确定何时向全局最优粒子学习,局部最优子群比决定最优子群的规模。讨论这些参数的选择原则,并给出相应参考选择范围。研究表明,文中算法与普通离散粒子群优化算法和郭涛算法相比,收敛速度和求解精度都有较大提高。     

基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位

针对经典DV-Hop定位算法第3阶段计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位方法。首先分析DV-Hop算法误差大的原因,并将定位问题转换成未知节点坐标的优化问题,然后采用改进粒子群算法对问题进行优化,并引入收缩因子加快搜索速度和精度,找到全局最优未知节点坐标,最后在Matlab 2012平台上进行仿真实验。仿真结果表明,本文算法提高了传感器节点的定位精度,大幅度降低了定位误差。     

动态离散粒子群优化算法

为解决现实世界中动态环境下的离散事件优化问题,研究了当前已被广泛应用于动态环境或离散运算优化问题的粒子群优化算法(PSO),据此提出了一种动态离散PSO算法.该算法设计了一种环境绝对值和环境敏感性判定策略来实现动态环境的监测与响应,并通过带变异算子的离散PSO算法公式的重新定义来满足大规模离散运算需求.最后,利用离散时间系统的零状态响应求解评价了该算法的性能,结果表明,该算法在定义域内具有较好的收敛性.     

粒子群算法及其在布局优化中的应用

复杂工程布局(如卫星舱布局)方案设计问题,在理论上属带性能约束的布局优化问题(NPC问题),很难求解。论文以卫星舱布局为例,将粒子群算法(PSO)应用于布局问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立了此类问题的粒子群算法。文中通过3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于粒子群优化算法的约束布局优化

布局优化是NP难问题，也是复杂的非线性约束优化问题．针对这个问题，将新的基于粒子群优化的方法应用于布局参数的优化，提出了适合粒子群优化的约束处理，并通过与直接搜索算法的混合，加强了算法在局部区域的搜索能力．通过实例将该算法与乘子法以及基于遗传算法的布局优化方法进行了比较．仿真结果表明，该算法可以提高布局优化问题解的质量，同时降低计算费用．     

基于改进离散粒子群优化算法的作战弹药分配研究

结合作战弹药分配的具体实际,利用广义指派问题描述与数学模型,描述了弹药分配算法存在的问题与对策,提出了一种基于连续空间的离散粒子群优化算法以求解该模型.算法针对问题设计了特定的粒子编码方案,并引入了一种局部搜索以提高算法的局部搜索能力.算例分析表明了所提离散粒子群优化算法求解弹药分配问题的可行性.     

一种改进的基于粒子群的三维片上网络优化布局算法

提出了一种改进的基于粒子群算法的优化布局算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)来替换原有的基于模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的优化布局算法,使其更加适用于大型三维片上网络的仿真。通过比较这两种算法的基本思想,给出了这两种算法的实现步骤并详细介绍了IPSO算法的改进思路。最后利用一款现有的三维片上网络仿真器进行了仿真验证。结果表明,提出的IPSO算法比原来的SA算法更适用于大型三维片上网络的仿真。     

基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

一种基于综合策略改进的粒子群优化算法

文章提出一种粒子分层策略和时变学习因子相结合的改进方法。首先,优于平均适应度的这一层粒子采用一种扰动策略自适应惯性权重,劣于平均适应度的这一层粒子采用线性变化惯性权重。其次,采用正弦时变学习因子,动态调整学习因子。最后,通过4标准函数进行仿真实验测试,证明改进算法的有效性。     

基于小生境离散粒子群优化的连续属性离散化算法

分析了基于粗糙集理论的连续属性离散化的实质,在此基础上提出了一种基于小生境离散粒子群优化的启发式全局离散化算法。该算法结合粗糙集理论,将决策属性支持度作为决策表整体分类能力的度量,然后利用离散粒子群优化算法,以最小断点集和最大决策属性支持度为优化目标,在保持决策表分类能力不变的情况下,通过粒子的迭代寻求最优值;同时为了避免粒子在迭代过程中的早熟收敛问题,引入小生境共享机制,加强了离散粒子群算法的全局搜索能力。通过实验将本文算法与其他算法进行了比较,结果表明采用本文算法得到了较少的断点数,提高了规则的分类正确率,验证了该算法的有效性和稳定性。     

基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化

为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力。利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结果表明此算法是有效的。     

粒子群离散算法在无线传感网络中的应用

无线传感器网络通过少数确定锚节点计算到其他节点距离,确定节点坐标。其中DV-Hop定位算法通过最小二乘法求解坐标,累计误差随节点平均距离误差呈指数增长,定位精度较低。提出了用粒子群PSO离散算法替代DV-Hop中的最小二乘法,既发挥PSO全局搜索能力,又避免标准PSO算法过早收敛的问题。实验结果表明,新算法定位精度很高,受距离误差影响不大,能很好地应用于无线传感器网络的定位过程。