基于HPSO的自适应路由节点优化部署策略

针对无线网络中的路由节点的部署结构冗杂,经济成本高,通信质量差的问题,提出了一种基于优化混合粒子群算法(HPSO)的自适应路由节点部署策略(ADS);以最低部署成本为算法寻优目标,以无线组网节点通信,空间覆盖完整性等特点为限制条件,通过优化HPSO结合ADS,得到应用范围内的最佳的路由节点部署;首先建立无线通信网络路由节点的部署成本模型,部署通信距离关系模型,节点通信负载模型,自由空间损耗模型;依据模型确定算法寻优目标及算法限制条件;然后对HPSO进行优化,加入淘汰机制和多样性补充机制,在不降低算法效率(寻优时间)的基础上提升算法寻优准确度;对于空间相邻的路由节点,设计并采用ADS进行部署,同时优化可视域模型,缩小ADS中可行点集范围,提高下一节点的部署效率;文章方法中的HPSO与遗传算法(GA)算法和人工免疫算法(AIA)分别结合ADS进行对比试验;仿真结果表明,文章方法在保证无线通信网络通信质量的基础上,提升14％～33％算法效率,降低8％～10％的路由节点部署成本.     

改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题

为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优,提出了扫描-粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描,生成初始可行解链,将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索,得到粒子种群历史最优位置,将种群粒子最优位置逆转录生成对应的可行解链。将改进型粒子群算法用于求解郑州煤电物资供销有限公司的车辆调度问题同时将该算法与经典的粒子群算法和遗传算法做了对比实验,仿真实验结果表明,改进型粒子群算法可以更快速、更有效求得车辆路径问题的最优解。     

电力系统经济负荷分配的混合粒子群优化算法

为解决电力系统中的经济负荷分配问题,提出一种将约束优化与粒子群优化算法相结合的混合算法,同时引入直接搜索方法。使得混合后的粒子群优化算法不但具有高效的全局搜索能力,而且具有较强的局部搜索能力,避免陷入局部最优,提高求解精度。对两个实例进行测试,与其他智能算法的结果比较,证明提出的算法可以有效找到可行解,避免陷入局部最优,实现问题的快速求解。     

车辆路径问题的轻鲁棒优化模型与算法

针对不确定旅行时间下的车辆路径问题,以总变动成本最小为优化目标,建立了一种轻鲁棒优化模型,提出了一种针对问题特征的超启发式粒子群算法.在算法中,利用基于图论中深度优先搜索的初始化策略加快算法的早期收敛速度,引入基于均衡策略的启发式规则变换方式来提高算法的寻优能力,重新设计的粒子更新公式确保生成低层构造算法的有效性.实验...     

一种多策略混合的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解群,扩大粒子群搜索的范围,增强算法的全局勘探能力;同时,为避免种群陷入局部最优,算法对种群中部分较差的个体实施柯西变异,以产生远离局部极值的个体,而对群体中较好的个体施以差分进化变异,以增强算法的局部开采能力。对这3种策略进行了有机结合以更好地平衡粒子群算法全局勘探和局部开采的能力。将HPSO算法与其他3种知名的粒子群算法在10个标准测试函数上进行了性能比较实验,结果表明HPSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的优势。     

A heuristic particle swarm optimization method for truss structures with discrete variables

A heuristic particle swarm optimizer (HPSO) algorithm for truss structures with discrete variables is presented based on the standard particle swarm optimizer (PSO) and the harmony search (HS) scheme. The HPSO is tested on several truss structures with discrete variables and is compared with the PSO and the particle swarm optimizer with passive congregation (PSOPC), respectively. The results show that the HPSO is able to accelerate the convergence rate effectively and has the fastest convergence rate among these three algorithms. The research shows the proposed HPSO can be effectively used to solve optimization problems for steel structures with discrete variables.     

An improved hybrid particle swarm optimization algorithm applied to economic modeling of radio resource allocation

An operational economic model for radio resource allocation in the downlink of a multi-cell WCDMA (acronym for wideband code division multiple access). system is developed in this paper, and a particle swarm optimization (PSO) based approach is proposed for its solution. Firstly, we develop an economic model for resource allocation that considers the utility of the provided service, the acceptance probability of the service by the users and the revenue generated for the network operator. Then, we introduce a constrained hybrid PSO algorithm, called improved hybrid particle swarm optimization (I-HPSO), in order to find feasible solutions to the problem. We compare the performance of the I-HPSO algorithm with those achieved by the original HPSO algorithm and by standard metaheuristic optimization techniques, such as hill climbing, simulated annealing, standard PSO and genetic algorithms. The obtained results indicate that the proposed approach achieves superior performance than the conventional techniques.     

基于CPSO的无线传感器网络路由优化

研究无线传感器网络路由优化问题,由于无线传感器节点的能量受到限制,通信过程能量损耗,影响网络的性能。传统粒子群算法难以获得最优网络路由方案。为延长网络生存时间,结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种混沌粒子群(CPSO)的无线网络路由优化方法。通过粒子群算法的自组织、动态寻优能力,并通过混沌机制对粒子群进行混沌扰动,增加多样性,加快最优路由优化速度,使网络最优路由和能量消耗间尽量平衡。仿真结果表明,相对于传统优化算法,CPSO提高了无线传感器网络路由优化速度,减少网络能量消耗,有效延长了网络生存时间,为提高整个网络通信效率提供了参考。     

HPSO-based fuzzy neural network control for AUV

A fuzzy neural network controller for underwater vehicles has many parameters difficult to tune manually. To reduce the numerous work and subjective uncertainties in manual adjustments, a hybrid particle swarm optimization （HPSO） algorithm based on immune theory and nonlinear decreasing inertia weight （NDIW） strategy is proposed. Owing to the restraint factor and NDIW strategy, an HPSO algorithm can effectively prevent premature convergence and keep balance between global and local searching abilities. Meanwhile, the algorithm maintains the ability of handling multimodal and multidimensional problems. The HPSO algorithm has the fastest convergence velocity and finds the best solutions compared to GA, IGA, and basic PSO algorithm in simulation experiments. Experimental results on the AUV simulation platform show that HPSO-based controllers perform well and have strong abilities against current disturbance. It can thus be concluded that the proposed algorithm is feasible for application to AUVs.     

混沌时间序列的混合粒子群优化预测

提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.     

一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法

针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

求解学习型员工项目调度问题的HPSO算法

为提高工作效率并最小化项目工期,研究学习型员工项目调度问题的求解算法。建立相应的0-1型整数非线性规划模型,提出一种混合粒子群优化算法。该算法应用基于优先规则的启发式算法生成优良的初始粒子,引入离散型算子修正经典的粒子速度和位置方程,采用改进的前向递归算法求解粒子目标函数值。数值实验结果表明,在相同运行时间内,该算法能得到比粒子群优化算法更优的解。     

听觉信号盲分离的混合粒子群优化算法

为了解决基本粒子群盲分离算法收敛速度慢、优化精度低的问题,提出用基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化算法（HPSO）来实现听觉信号盲分离。与模拟退火算法（SA）和基本粒子群算法（PSO）相比,该算法保持了基本粒子群算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异,改善了其摆脱局部极值点的能力。仿真对比结果表明,基于该改进算法的盲分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。     

A hybrid particle swarm optimization algorithm for the vehicle routing problem

This paper introduces a new hybrid algorithmic nature inspired approach based on particle swarm optimization, for successfully solving one of the most popular supply chain management problems, the vehicle routing problem. The vehicle routing problem is considered one of the most well studied problems in operations research. The proposed algorithm for the solution of the vehicle routing problem, the hybrid particle swarm optimization (HybPSO), combines a particle swarm optimization (PSO) algorithm, the multiple phase neighborhood search–greedy randomized adaptive search procedure (MPNS–GRASP) algorithm, the expanding neighborhood search (ENS) strategy and a path relinking (PR) strategy. The algorithm is suitable for solving very large-scale vehicle routing problems as well as other, more difficult combinatorial optimization problems, within short computational time. It is tested on a set of benchmark instances and produced very satisfactory results. The algorithm is ranked in the fifth place among the 39 most known and effective algorithms in the literature and in the first place among all nature inspired methods that have ever been used for this set of instances.     

用PSO优化基于QoS的WSN路由协议

在过去的10年中,提供服务质量(QoS)保证的路由协议很好的用在了有线网络中,随着无线传感网络(WSN)的广泛使用,就需要考虑如何在无线传感网络中实现QoS的效率.很多QoS度量值都需要被考虑,如数据包时延、带宽效率、能量消耗等.同时QoS也受路由的影响,由于路由解空间随着网络的规模变大而呈指数级的增长,研究路由协议算法的效率就成为一个必然.在研究了智能粒子群最优算法(PSO)后,提出了一个基于PSO的路由算法,不仅考虑了QoS的需求同时也有一个不错的搜索能力.仿真结果表明,与一些典型QoS常规机制比较基于粒子群最优路由算法是有效的.     

混合粒子群算法的异构多核处理器间任务调度

针对异构多核处理器间的任务调度问题,为了更好地发挥异构多核处理器间的平台优势,提出一种基于将有关联的且不在同一处理器上的任务进行复制的思想,从而使每个异构多核的处理器能独立执行任务,来减少不同处理器之间的通信开销,并且通过混合粒子群算法(HPSO)来调度异构多核处理器中的任务,避免由于当任意一个异构多核处理器由于任务分配过多而导致计算机不能及时且准确地得出结果.最后实验证明,对比传统的启发式分配方案和常见的遗传算法(GA),基于任务复制思想分配方案和混合粒子群算法(HPSO)具有更好的求解能力,并且可以提供执行时间更少的调度分配方案,具有较好的应用价值.     

基于粒子群算法的WSN路径优化

采用粒子群算法对无线传感器网络进行路径优化,为了克服粒子群算法运算后期群体的多样性可能会有所下降的问题,对粒子群算法的各个环节进行分析与改进,设计并增加变异算子。仿真实验的结果表明,使用该算法能找到无线传感器网络有效的优化路由,解的质量优于传统的粒子群算法与遗传算法,而且在成功率方面也有所提高。     

求解二层规划的混合微粒群算法

对于二层规划问题有许多经典的求解方法,如极点搜索法、分支定界法和罚函数法等。文中给出了基于微粒群算法的二层规划的一种新的求解方法。提出了分别先用单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法求解下层规划,然后用微粒群算法求解上层规划的求解方法,这两种混合微粒群算法分别用于求解线性二层规划和非线性二层规划。并结合实例的对比分析,说明了这两种混合微粒群算法求解二层规划的可行性和有效性。     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

移动边缘计算中的端到端任务分配算法

为了提高移动应用程序的运行效率,移动边缘计算将部分任务从终端设备迁移到边缘云中计算来缩减应用程序的运行时间和终端设备的能耗。针对应用程序所需的总代价即能耗和时间两个目标进行了研究,提出一个移动边缘计算模型和基于贪心策略的快速算法（HGA）;构造了一个结合贪心策略的粒子群（HPSO）算法,进一步优化HGA的解。实验结果表明,与传统所有任务只在一个设备上执行和尽可能上传云端执行两种策略相比,提出的HGA总代价分别优化28.5%和9.1%;与HGA相比,HPSO算法总代价减少12.3%;即所提算法能有效减少系统的总代价,更加满足用户需求。