改进遗传模拟退火算法求解TSP

遗传算法和模拟退火算法均是解决TSP的有效方法,分析2种算法各自的优缺点,在已有遗传模拟退火算法的基础上进行改进并用于求解TSP.引用部分最近插入法、部分随机产生初始种群,减小了群体多样性与收敛速度的矛盾.在遗传算法中,使用精英保留策略对选择操作进行改进,保证种群的质量;引入进化逆转算子,使子代继承亲代的较多信息,增强搜索能力.经过国际公认的TSPLIB实验数据仿真验证,改进后的遗传模拟退火算法搜索最优能力提高.     

基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光 通信(VLC)室内定位系统,并通过 结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统 扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上 ,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并 根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统 抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为 进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在 定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位 坐标。在1m×1m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统 的实验测试。结果表明,提 出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2cm左右,其定位精度相比于传统三边 定 位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗 伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。     

改进的遗传模拟退火算法优化光组播网络编码

网络编码可以提高WDM光网络有限数目波长转换器的利用率,但是网络编码操作将增加光域运算开销、复杂度和缓存需求。为了达到光组播容量条件下尽可能减少网络编码的次数,结合遗传算法和基于模拟退火的个体接受策略,提出一种改进的遗传模拟退火算法(GSAA)。算法通过设计一个既能满足最大组播吞吐量又考虑波长连续性约束路由的算法适应度函数实现网络编码次数减少;为保证种群空间中部分染色体可行性,算法在初始种群中加入一部分可行人工染色体;为了提高算法的局部搜索能力和收敛速度,算法在迭代过程中设计了一个局部搜索过程和自适应变异操作。仿真结果表明:改进的GSAA在收敛速度、网络编码次数等方面优于其它遗传算法。     

利用模拟退火算法优化非均匀阵列天线测向性能

建立了优化非均匀线阵的数学模型,提出采用模拟退火算法优化非均匀线阵测向性能的新方法。该方法只需要一个入射方向准确已知的信号源来完成优化。优点是优化过程简单、稳定性较好,并且适用于任意形式的天线阵。大量的计算机模拟结果表明优化后阵列的测向性能有较大提高,从而验证了这种方法的有效性。     

基于改进的遗传-模拟退火的有序任务调度算法

分析了基于任务复制的典型算法，提出了基于任务复制的改进的遗传一模拟退火的有序任务调度算法。在改进的遗传算法中利用模拟退火的方法可以缓解遗传算法的选择压力．增强了遗传算法的全局收敛性．避免了在搜索过程中陷入局部最优。     

室内覆盖的优化

无线通信最重要的是给用户提供一个可靠的、完全无缝的覆盖网络,当移动通信网络发展到一定阶段,建筑物内部的信号覆盖或称室内覆盖的优化就是一个重要的服务内容。该文主要讨论室内覆盖优化的方法,并通过实际例子来说明进行覆盖的内容和成效。     

CDMA室内覆盖优化

针对部分地区CDMA室内覆盖存在信号盲区、容量较小、话音质量等问题,提出了不同情况下的解决方案。以新建与改造并重,充分利用已有资源为总体思路,研究了原有电信机房室内分布系统改造、原有联通CDMA室内覆盖改造和新建室内分布系统等方法,并探讨了引入EV-DO后室内分布系统的主要建设思路。     

CDMA室内覆盖优化

针对部分地区CDMA室内覆盖存在信号盲区、容量较小、话音质量等问题,提出了不同情况下的解决方案。以新建与改造并重,充分利用已有资源为总体思路,研究了原有电信机房室内分布系统改造、原有联通CDMA室内覆盖改造和新建室内分布系统等方法,并探讨了引入EV-DO后室内分布系统的主要建设思路。     

基于改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法

本文将着重分析改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法,了解虚拟及调度中的问题和问题特点,针对虚拟机调度优化进行实验并展开实验对比,旨在更好的提高改进模拟退火算法的虚拟机调度优化水平。     

基于多个传感器的VLC室内定位算法研究

为了实现移动机器人的快速高精度定位,提出了一种基于多个传感器的室内定位模型,研究了其可见光通信技术(VLC)室内定位算法,并对该算法进行了实验验证。首先研究基于AOA定位算法,利用传感器的响应曲线,结合室内定位模型,通过拟合预测算法计算出信号到达角度实现定位;然后综合多个传感器的定位模型和AOA定位算法,分析得出一种室内定位的实现方式,通过实验验证了该定位模型和定位算法的实现可行性。结果表明:其定位精度达13.6cm,定位周期为0.1s,相较于传统的AOA定位算法,该算法定位精度高、成本低、可行性高且定位速度快。     

模拟退火算法及改进研究

模拟退火算法(SA)是一种适合解决大规模组合优化问题的算法。模拟退火算法源于对固体退火降温过程的模拟,采用Metropolis准则,包括状态空间、状态产生函数、冷却进度表和Metropolis准则及内外循环终止的准则等几要素。模拟退火改进策略主要有自身要素的改进和与其它搜索算法相结合。SA与GA(遗传算法)相结合,可使算法在全局和局部的搜索能力均有提高,是近几年研究的热点。     

利用遗传模拟退火算法解决分布式OS-CFAR检测的优化问题

利用遗传模拟退火算法(GSAAs)对分布式有序统计恒虚警检测(OS-CFAR)系统的k,T参数与融合规则进行了优化设计,给出了典型的3传感器在一致与非一致检测条件下的一组准最优搜索结果。分析表明 GSAAs对于该问题的优化具有良好的适应性。     

一种改进的遗传优化算法

讨论了遗传算法的基本原理,提出一种引入局部搜索机制的遗传算法,并用于求解TSP。实验表明,本算法在城市规模较小时,能100%求得最优解,而且寻优速度很快;当城市规模较大时,能在很短的时间内求得次优解。     

通信室内覆盖的优化

基于移动用户的增长,城市建筑密度有所提升,在此背景下,为移动通信水平、质量带来巨大难题.其原因为:建筑物可实现移动信号屏蔽的作用,为更好保证移动通信服务质量,则应加大室内结构的优化工作.本文以实际工程案例为切入点,首先对移动通信室内系统结构进行分析,其次探究室内覆盖优化策略,最后以实际移动通信案例为核心,对其具体室内优化系统进行系统化阐述.     

移动通信室内覆盖的优化

移动通信室内覆盖不仅仅是对室内信号盲区的改善,同时也包括对室内移动通信话音质量、网络质量、系统容量的改善。从狭义上来讲,室内覆盖问题仅仅是对室内覆盖盲区的改善,解决电话打不出去的问题。从广义上来讲,室内覆盖问题包括对室内移动通信话音质量、网络质量、系统容量的改善问题。除了对诸如地下室,一、二层等通信盲区提供覆盖外,同时也应对建筑物的高层部分因接收到来自多方向的杂乱不稳定信号而导致掉话、断续、切换不成功等方面进行改善。同时,室内覆盖作为一种扩容手段,对在高话务量地区分担室外基站话务,增加网络容量,使室内话务在室内吸收,减少同频干扰也起很大作用。本文通过对室内覆盖优化方式的整理总结,为日常室内覆盖区域信号的投诉处理及优化提供了有益的参考。     

基于遗传模拟退火算法的约束求解

简述了遗传算法和模拟退火算法的特点,提出在约束求解中将两者结合起来,能大大提高算法的效率,并对此进行了实例分析。     

基于改进萤火虫算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络节点部署不均所导致的网络覆盖率较低问题,以无线传感器网络覆盖率最大化为目标,提出一种基于改进萤火虫算法(IFA)的网络覆盖优化方法。该方法运用佳点集方法初始化种群,提高种群的多样性,奠定全局搜索基础;利用具有非线性指数递减的变形Sigmoid函数作为惯性权重,平衡算法的全局搜索和局部开发能力;采用高斯扰动策略对个体位置扰动更新,避免算法早熟。仿真结果表明,该算法与人工鱼群算法(AFSA)、种子杂交粒子群算法(HSPSO)和混沌萤火虫算法(CGSO)相比,能有效提高网络覆盖率,使节点部署分布更均匀。     

基于遗传模拟退火算法的Ad Hoc网络QoS路由优化

利用遗传算法具有较强的全局搜索能力和模拟退火算法具有较强的局部搜索能力的特征,提出了一种融合模拟退火策略的遗传算法来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题.首先,利用遗传算法快速搜索到近优解,然后,使用模拟退火算法的搜索策略进行细致寻优.较好地克服两种算法各自的缺点,发挥它们的优势.实验结果表明:与单独使用遗传算法或模拟退火算法相比可获得更好的网络性能.