融合PSO与ACS的网格资源分配研究

资源分配和任务调度是网格计算的一个关键问题之一。提出一种融合离散粒子群优化算法和蚁群算法的新型算法来解决网格资源分配问题。该算法通过在粒子群算法中引入蚂蚁算法,可有效克服粒子群算法后期的局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷。理论分析及模拟实验表明该算法具有良好的性能。     

云计算中的基于粒子群算法和差分遗传算法的资源调度

云计算资源调度一直以来都是研究的热点, 本文在云计算中引入粒子群算法, 针对该算法局部收敛速度快, 容易陷入局部最优值的缺点. 本文提出了两个改进: 一个是在粒子群种群寻找最优解中引入差分遗传算法, 既可以发挥粒子群全局搜索快的优点, 又可以发挥差分遗传算法局部搜索效率高的优点, 将两种算法优点进行结合弥补粒子群算法不足; 另一个是引入惩罚函数避免了粒子向无效的空间移动, 节约了移动的成本. Cloudsim平台说明本文算法能够有效满足云计算资源分配, 同时在任务完成时间, 成本消耗方面都有了很大的提高, 为云计算的资源分配提供了一种参考.     

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。     

基于离散粒子群和禁忌搜索的网格资源调度算法

提出一种基于智能的网格资源分配和任务调度算法,由于网格资源调度是个离散问题,所以采用基于惯性权重的离散粒子群算法,针对离散粒子群算法在后期容易陷入局部最优的缺陷,将其与禁忌搜索算法相结合,在算法的前期采用离散粒子群算法进行搜索,在后期采用禁忌搜索算法进行局部搜索。并利用网格模拟工具Gridsim Toolkit开发一个网格模拟系统进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的寻优能力。     

一种带融合操作的实数多种群遗传算法

提出了一种带融合操作的实数多种群遗传算法。该算法由多个种群组成,根据各个种群中最优个体的适应值及其成长性优化计算资源分配;引入融合操作,利用各种群中的最优个体产生新个体,取代各种群中的最差个体,改善种群的遗传进程。实例计算表明该算法是有效的。     

一种保持PSO与GA独立性的混合优化算法

提出了一种基于粒子群和遗传算法的新混合算法。该算法首先将样本集分为N组,每一组分别进行不同参数的粒子群或遗传运算,在每一步的迭代中选取了粒子群算法和遗传算法的最优值作为全局最优,使每一步的迭代都优于单一的PSO和GA算法,进而提高了算法整体的性能。与其他混合最优化算法不同的是,该算法没有破坏粒子群和遗传算法的独立性,而是仅通过全局最优样本把两个算法结合在一起。在经典测试函数的仿真实验中,新算法表现了更好的寻优性能及寻优稳定性。     

基于PSO & GA结合算法的地震子波估计

基于地震子波提取问题的多维性,提出一种将改进粒子群算法与改进遗传算法相结合的优化算法.结合二者的优点,该算法初期采用改进粒子群优化算法,然后将所得个体最好值作为改进遗传算法初始种群继续进行优化,得到最优结果.最后,将该方法应用于地震子估计问题,试验结果证明了该方法的有效性和实用性.     

混沌变异粒子群优化算法及其应用研究

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性.     

基于PSO＆GA结合算法的地震子波估计

基于地震子波提取问题的多维性,提出一种将改进粒子群算法与改进遗传算法相结合的优化算法。结合二者的优点,该算法初期采用改进粒子群优化算法,然后将所得个体最好值作为改进遗传算法初始种群继续进行优化,得到最优结果。最后,将该方法应用于地震子估计问题,试验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

基于PSO & GA结合算法的地震子波估计

基于地震子波提取问题的多维性,提出一种将改进粒子群算法与改进遗传算法相结合的优化算法.结合二者的优点,该算法初期采用改进粒子群优化算法,然后将所得个体最好值作为改进遗传算法初始种群继续进行优化,得到最优结果.最后,将该方法应用于地震子估计问题,试验结果证明了该方法的有效性和实用性.     

基于GA-PSO的天基预警系统资源调度方法

为解决天基预警系统中的卫星资源调度问题,从预警任务特点出发,在对预警任务进行分解的基础上,建立了资源调度模型．结合传统遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的优点,采用一种混合遗传粒子群（GA-PSO）算法来求解资源调度问题．该算法在解决粒子编解码问题的前提下,将遗传算法的遗传算子应用于粒子群算法,改善了粒子群算法的寻优能力．实验结果表明,提出的算法能有效解决多目标探测时天基预警系统的资源调度问题,调度结果优于传统粒子群算法和遗传算法．     

云计算资源的动态随机扰动的粒子群优化策略

云计算环境中的资源具有动态性和异构性,大规模任务资源分配的目标是最小化完成时间和资源占用,同时具有尽可能好的负载均衡,这是一个非确定性多项式（NP）问题。借鉴智能群体算法的优点,提出基于改进的粒子群优化（PSO）算法构建混合式群体智能调度策略——动态随机扰动的PSO策略（DRDPSO）。首先,将PSO的惯性权重常数修改为变量,实现对求解过程收敛速度的合理控制;其次,缩小每次迭代的搜索范围,在保留候选最优集合的前提下减少无效搜索;然后,引入选择操作,筛选出优质个体并传递到下一代;最后,设计随机扰动,提高候选解的多样性,在一定程度上避免了局部最优陷阱。在CloudSim平台上进行了两类仿真测试,结果表明,处理同构任务时,在大部分情况下DRDPSO的指标都优于模拟退火遗传算法（SAGA）和遗传算法（GA）+PSO算法,总执行时间比SAGA减少13.7%~37.0%,比GA+PSO减少13.6%~31.6%;其资源耗费比SAGA减少9.8%~17.1%,比GA+PSO减少0.6%~31.1%;其迭代次数比SAGA减少15.7%~60.2%,比GA+PSO减少1.4%~54.7%;其负载均衡度比SAGA减小8.1%~18.5%,比GA+PSO减少2.7%~15.3%,且波动幅度最小。处理异构任务时,三种算法表现出相似的规律：CPU型任务的总执行时间最多,混合型任务次之,IO型任务最少,DRDPSO的综合指标最好,较为适合处理多种类型的异构任务,而GA+PSO算法适合快速求解混合型任务,SAGA则适合快速求解IO型任务。所提DRDPSO在处理较大规模的同构和异构任务时,能够较为明显地缩短总的任务执行时间,不同程度地提高资源利用率,并适当兼顾计算节点的负载均衡。     

防空火力分配建模及优化方法研究

在综合考虑防空对抗双方作战价值的基础上,建立了一种用于防空作战多武器系统对抗多批目标的火力分配模型,在此基础上,提出了基于粒子群优化（PSO）算法以及粒子群与遗传算法相结合（PSO—GA）的火力优化分配方法．通过仿真,并与遗传算法（GA）进行了比较,验证了火力分配模型的可行性以及所提出优化方法的有效性和优越性.     

异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配

资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点,针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题,结合基因算法（GA）和差分进化算法（DE）,分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略,改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配（DRFH）模型转化成为整数线性规划（ILP）模型,并提出了基于最大任务数匹配值（MTM）的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作,以此提高算法的收敛速度,使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明,基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解,在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且针对不同任务类型的资源需求,具有较强的自适应能力。     

多目标资源优化分配问题的Memetic 算法

针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto 前沿面的问题, 提出一种新的Memetic 算法. 在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法, 加强了遗传算法的局部搜索能力, 加快了收敛速度. 为了使Pareto 最优解均匀分布在Pareto 前沿面, 在染色体编码中引入禁忌表, 增加了种群的多样性, 避免了传统遗传算法后期Pareto 解集过于集中的缺点. 通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较, 仿真实验表明了所提出算法的有效性, 并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.

     

Bi-level programming enabled design of an intelligent maritime search and rescue system

This paper studies an intelligent maritime search and rescue (SAR) system problem. According to historical accidents and available SAR equipment information, a bi-level mixed-integer programming (MIP) model is proposed to determine the type and number of SAR equipment allocated to activated stations. Particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA) algorithm are applied to solve the proposed mathematical model. Computational experiments based on real instances in the East Sea China not only validate the effectiveness of the bi-level MIP model in balancing two objectives during decision process, but also indicate that PSO algorithm is better than GA algorithm to solve the proposed model and generate reasonable equipment allocation plans. Some managerial implications are also outlined on the basis of the numerical experiments.     

一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法

为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题,提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型;其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法;最后提出一种改进的粒子群算法,用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明,本文算法在满足用户响应时间的前提下,在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。     

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.     

一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法

针对无线多用户正交频分复用（OFDM）系统中功率分配问题,提出一种基于效用函数最大化框架的资源分配算法.在实际网络环境中,此类最优化算法为非凸的,利用经典最优化方法很难解决.为此,将智能优化中的粒子群方法应用到非凸优化算法设计中,并针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,将Logistic混沌搜索嵌入PSO算法中,提出混沌粒子群算法.与同类算法相比,所提出算法不仅有效解决了非凸性问题,而且可以使系统具有更好的性能.