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粒子群优化算法在网格工作流调度中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高网格工作流管理系统的性能,将粒子群优化算法(PSO)引入到网格工作流的调度策略中.分析算法的基本原理,根据网格工作流调度的问题对其进行变形,提出基于粒子群优化算法的网格工作流调度策略,并与基于Dijkstra的网格工作流调度算法进行对比实验.实验数据表明,粒子群优化算法在网格工作流调度中的性能较好. 相似文献
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随着电梯的广泛使用,人们对电梯的研究也越来越多,针对乘客乘候梯时间过长、电梯能耗性能不理想的问题提出了一种基于粒子群算法的电梯群控调度方法。首先选取乘客乘梯时间、候梯时间、电梯电能损耗量建立电梯群控系统的多目标优化模型,使用粒子群算法对模型进行优化;然后设计仿真实验用乘客的平均乘梯时间、候梯时间以及电梯的起停次数这几个指标与遗传算法进行对比,最后的实验结果说明将粒子群优化算法应用到电梯群控调度中能够具有更好的表现。 相似文献
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针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,将量子粒子群优化算法用于求解车间调度问题,按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解,并对量子粒子群算法的参数选择进行了研究。以典型的Job-Shop调度问题作为实验对象,实验结果表明QPSO算法相对PSO算法具有较好的全局搜索能力。 相似文献
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针对目前配电网中能量利用效率低下和运行成本高的问题,提出一种包含火电和抽水蓄能的联合优化调度模型,并使用改进粒子群算法进行求解的优化调度方法。首先,通过对火电机组出力和抽水蓄能机组的数据进行分析,使用更加高效的改进粒子群算法,加入自适应惯性因子策略来优化机组出力;然后,基于分析运行成本和电功率平衡等指标进行仿真实验。实验结果表明,使用所提出的基于改进粒子群算法的联合日运行优化调度方法,能达到减少系统运行成本的要求,与此同时提升了电力系统的稳定性。 相似文献
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基于粒子群算法的车间作业调度问题 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对车间调度问题的描述,针对传统算法寻优效率低的弱点,提出了一种基于粒子群算法的车间作业调度问题的解决方案.对粒子群算法的基本原理进行了阐述,并对粒子群算法的编码、参数的选择以及解码进行了研究,以最小化最大流程时间作为评价算法的性能指标,将其用于编程求解典型调度问题.仿真结果表明,粒子群算法在求解车间作业调度的应用上是十分有效的. 相似文献
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粒子群优化算法及其应用 总被引:20,自引:0,他引:20
粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,它属于一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。PSO的优势在于简单而又功能强大。介绍了基本的PSO算法、研究现状及其应用,并讨论将来可能的研究内容。 相似文献
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为提高复杂军用物资军用物质优化配置问题,而军用物质配送的核心是车辆调度问题。为此,在合理分析军用物质车辆调度问题的特性和模型基础上,将蚁群算法引入到其中解决该问题。实验表明,在带有时间窗的车辆路径问题上,该算法能够有效地提高解决收敛速度与精确度,更好地实现车辆调度的使用性。 相似文献
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针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。 相似文献
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高效的调度方法促使云计算更快更好地服务,一般采用优化算法来解决云计算中的调度问题。将布谷鸟搜索(CS)和粒子群优化(PSO)两种算法相结合,提出多目标布谷鸟粒子群优化算法(MO-CPSO),主要目的是提高云计算的服务质量。使用Cloudsim仿真工具对MO-CPSO算法的性能进行了评估。仿真结果表明,与CS、ACO和Min-Min算法相比,MO-CPSO算法使makespan、开销和截止时间违背率均最小。 相似文献
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粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此提高粒子的搜索能力。仿真实验结果表明,该方法大大提高了搜索过程中粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高了求解的速度和精度。 相似文献
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基于粒子群算法的嵌入式云计算资源调度 总被引:2,自引:0,他引:2
随着移动互联网的发展,基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内,嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段,云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一,其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能,本文提出一种基于粒子群优化算法的云计算任务调度模型。粒子群算法中粒子位置代表可行的资源调度方案,以云计算任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找出最优资源调度方案。在matlab实验平台进行了仿真,通过大量数据模拟实验表明,该模型可以快速找到最优调度方案,提高资源利用率,具有较好的实用性和可行性。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)自提出以来,已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题,过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整,但这样只会使得PSO更加复杂.针对这一问题,文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法(ICPSO),ICPSO从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发(即在较短的时间内获得较好的解),对粒子速度更新算子进行了简化,每隔一定代数后,在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解.数值实验结果表明:提出的算法相对于文献给出的PSO改进算法,不仅能够获得较好的最优解,而且还具有较快的收敛速度和较好的稳定性. 相似文献