基于速度差分变异粒子群的RFID网络优化

针对RFID网络资源分布不合理问题,建立RFID网络系统优化模型,提出一种带压缩因子和惯性权重的速度差分变异粒子群(VDM-PSO)算法来优化网络中读写器的规划部署。压缩因子和惯性权重保证算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性,速度差分变异操作有效保持粒子群体的多样性,摆脱局部极点的束缚。仿真结果表明,该算法较基本粒子群(PSO)算法群体多样性增强,适应度更佳,能够更好实现网络资源分布。     

基于混沌粒子群算法的集成网络优化

为了改善集成RFID与WSNs网络中智能节点随机部署时的不合理分布,提高同时读取多个标签信息的能力,提出了基于混沌粒子群(CPSO)的集成网络优化算法,用于寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得集成网络分布合理。混沌粒子群算法利用了混沌运动遍历性、随机性等特点,对传统粒子群算法进行改进,摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点,并保持了前期搜索的快速性。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的优化效果,在保证智能节点有较高读取率的同时,也优化了集成网络资源的分布。     

粒子群优化算法综述

概括粒子位置、速度更新公式的修正,控制参数的变换和种群多样的维持等粒子群优化算法的改进技术,介绍具有量子行为、并行处理能力及解决多目标优化问题的新型粒子群优化算法,讨论粒子群优化算法和基他优化算法混合的基本思想.     

基于混合粒子群的RFID网络的优化部署*

在RFID网络系统中,贴有标签的物品可能随机地布置着,针对如何有效地放置阅读器,使得阅读器可以读取多个标签信息同时减小冲突的问题,建立了RFID网络系统的优化模型,提出了一种混合粒子群算法来优化部署阅读器的位置。实验结果表明,混合粒子群算法分别比传统的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)在收敛速度和寻优能力上具有更好的性能,体现出混合粒子群算法的优越性。     

基于遗传粒子群混合算法的供应链调度优化

针对大规模定制模式下的供应链调度优化问题,首先将供应链调度优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用;然后,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,进行优势互补,构造了一种混合算法;最后,运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解.通过与其他算法进行比较,所得结果表明混合算法有着更好的整体性能.     

基于粒子群优化的大规模传感器网络节点调度策略

针对资源受限条件下大规模无线传感器网络中协作目标跟踪问题,提出一个基于粒子群优化的节点调度方案.该方案利用高斯粒子滤波算法和方差交叉融合算法获得目标状态预测信息,进而选择下一时刻簇成员节点,并构造了通信能耗的代价函数,利用粒子群优化方法选择最佳的簇头节点,减少了节点调度的计算复杂度,同时保持了较好的跟踪精度.仿真结果验证了所提出方案的有效性.     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

基于RFID技术的出租车调度管理系统

本文综合数字化城市交通建设方案及RFID技术,提出了一种基于RFID技术的出租车调度管理系统,阐述了系统的组成结构和工作原理,并详细介绍了系统的软硬件设计与实现。该系统对于合理地调度和管理出租车具有一定的实用性。     

基于RFID技术的出租车调度管理系统

本文综合数字化城市交通建设方案及RFID技术,提出了一种基于RFID技术的出租车调度管理系统,阐述了系统的组成结构和工作原理,并详细介绍了系统的软硬件设计与实现。该系统对于合理地调度和管理出租车具有一定的实用性。     

粒子群优化算法的发展研究

粒子群优化算法(简称粒子群算法,PSO)是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法,该算法概念简明、实现方便,收敛速度快、参数设置少,易编程,近年来受到学术界的广泛研究和应用。本文首先介绍PSO的基本原理和工作机制,然后着重就该算法研究的改进及应用进行阐述,最后对该算法的发展趋势进行展望。     

基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了一种基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法。给出了粒子紧凑度和调度处理的概念和方法,通过动态评价粒子群中各粒子间的紧凑程度,从而确定调度的粒子,进而对其进行调度处理,避免粒子陷入局部最优。对11个常见的标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性.针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能.最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较.实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟.     

基于混合粒子群优化的CMP线程调度方法

为提高片上多核处理器(CMP)架构中线程调度的执行效率,发挥CMP的并行性能,提出一种基于混合粒子群优化算法的线程调度方法.根据设计的线程调度模型,利用有向无环图表述线程及线程间的相互依赖关系,并采用改进的混合粒子群算法对其进行合理调度.实验结果表明,该方法的执行效率优于现有的遗传算法,能有效地降低任务的执行时间,充分发挥多核架构的优势.     

粒子群优化算法在柔性资源受限项目调度中的研究

为了更有效地解决柔性资源受限项目调度问题,建立了速熟练度的技能供给矩阵,并应用混沌粒子群优化算 法来满足工序的先后约束关系,以在技能供给受限的情况下形成优先规则序列,根据串行进度生成机制形成该序列下 的最优解,运用嵌入混沌理论的粒子群优化算法更新种群,寻得全局最优解。实验结果验证了混沌粒子群优化算法求 解该问题的可行性和有效性,对于项目管理中柔性资源受限问题具有实际应用价值。     

基于多目标优先级粒子群算法的资源调度策略

移动边缘云计算是5G技术的核心之一,也是当下非常热门的通信技术.但当前移动用户数量迅猛增长,传统资源分配方式已不能满足用户需求,因此根据用户的规模及其任务优先级的实时变化,如何合理制定资源分配策略来满足用户对计算单元、存储空间、软件等资源的需求是当下十分热门的研究方向.该文提出了一种基于多目标优先级粒子群算法的边缘云资...     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现"早熟",同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

基于代价优化的云工作流调度改进PSO算法

云计算可以通过即付即用的方式向用户工作流提供资源。为了解决资源服务代价异构环境下的云工作流任务调度代价问题,提出一种基于改进粒子群算法的云工作流任务调度算法WSA-IPSO。通过综合考虑任务的执行代价和依赖任务间发生数据传输时的通信代价,算法将总代价优化问题形式化为有向无环图DAG中的任务调度模型,并提出基于改进粒子群算法的优化模型对其进行求解。通过改进传统粒子群算法的粒子速度更新策略和惯性权重更新策略,算法可以以更快的收敛速度得到代价最小化的调度方案。通过仿真实验,与MCT算法及标准粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,WSA-IPSO算法在降低总代价、任务分布的负载均衡以及算法收敛性方面比较同类算法均表现出更好的性能。     

基于粒子群算法的济钢氧气系统优化调度研究

济钢的氧气系统一直存在着供需不平衡的问题,导致氧气放散率高,影响经济效益.通过对氧气系统的生产、存储和使用等环节进行综合分析,以氧气放散率最低;经济效益最大为目标函数,建立氧气系统优化调度的模型,并利用改进的粒子群算法求得最优解,取得了良好的效果.     

神经网络基于粒子群优化的学习算法研究

研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练，并与遗传算法进行了比较，结果表明，神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现，而且能更快地收敛于最优解。     

粒子群算法在车间作业调度问题中的仿真研究

研究车间作业调度问题,优化资源配置.车间作业度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,针对传统方法在JSP应用过程中,存在速度慢、易陷入局部最优,导致车间作业调度效率低.为了解决车间作业调度效率低的难题,提出了一种粒子群算法的车间作业调度方法.该方法将每个粒子代表一种作业调度方案,以最小化加工时间作为算法的优化目标,通过粒子群之间的协作来获得最优作业调度方案.采用JSP标准测试案例在Matlab平台上对该方法进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统方法,该方法能够在最短时间找作业调度的最优解,提高了车间作业调度效率,是一个求解车间作业调度问题的有效方法.