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针对云环境下任务调度易出现多目标冲突的问题,提出一种改进的基于猫群的多目标优化算法。该算法模拟猫的行为模式,采用基于线性混合比率的猫行为选择方式来提高全局搜索和局部寻优能力;并在迭代过程中结合任务完成时间和任务费用支出,引入一个可调节的多目标集成效用函数,实现了资源与任务的智能调度。实验结果表明,所提算法不仅求解质量高,且在求解速度和调度消耗方面均优于多目标遗传算法和多目标粒子群算法。 相似文献
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在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时,传统最大功率点追踪(MPPT)方法容易追踪失败。为此,提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上,引入了精英反向学习和自适应t分布,同时优化沙猫群算法(SCSO)的局部搜索并融合Jaya算法。通过对4种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法具有极高的收敛速度,容易跳出局部最优值。将算法应用于MPPT控制中,仿真结果表明:在静态遮荫情况下,所提方法的搜索最大功率点的时间更少;在动态遮荫条件下,重新搜寻到最大功率点的响应时间平均为0.2 s。实验表明所提算法可以适应动态变化的天气,解决了传统算法收敛速度和防止陷入局部最优等问题。 相似文献
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粗糙集理论中的最小属性约简(MAR )问题是一个NP-难的非线性约束组合优化问题。本文提出一个新的求解MAR问题的组合蜂群算法,其中,引领蜂、跟随蜂和侦察蜂采用基于变异运算的搜索模式,在邻域候选蜜源的生成中引入与属性子集相关的两个度量,并且跟随蜂采用与引领蜂不同的局部搜索策略以提高搜索多样性。此外,在本文算法中,角色分工不同的蜂群以不同的方式利用迄今最好蜜源的信息进行搜索。在若干UCI数据集上的实验及其统计检验结果表明,本文算法在求解质量上优于其他的元启发式属性约简算法,因而可有效地应用于最小属性约简问题的求解。 相似文献
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黄少荣 《微电子学与计算机》2011,28(9)
针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束优化调度问题进行研究,在建立数学模型基础上,采用改进遗传算法对模型进行求解.算法设计上,对各活动的执行模式进行统一编号,使模式的内部编号包含了时序约束、资源约束、工期等信息,针对活动执行模式采用特殊的整数编码方式,染色体基因由活动执行模式序号组成.对染色体结构设计了单点交叉和单点变异操作算子,采用锦标赛选择方法.通过实例验证了改进遗传算法在求解MMRCPSP上的有效性. 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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针对供应链中一类广泛存在的带多行程批量配送的多工厂集成调度问题(Multi-Factory Integrated Scheduling Problem with Multi-Trip Batch Delivery,MFISP_MTBD),建立其数学模型并提出基于贝叶斯统计推断的混合帝国竞争算法(Hybrid Bayesian statistical inference-based Imperialist Competitive Algorithm,HBICA)进行求解.根据MFISP_MTBD问题特性,结合多行程标签机制设计新型编解码策略,并基于该策略构造新型启发式规则以提高初始解的质量.为有效保留优质解的模式信息,采用贝叶斯概率模型学习机制替换标准帝国竞争算法中的同化机制.为更加明确地引导搜索方向,算法每代均利用各帝国中的精英国家(即精英解或个体)重构贝叶斯概率模型,进而对其采样生成新种群.利用9种有效邻域操作动态构造各帝国中每个国家的局部搜索,并对由各帝国内部相邻国家间竞争所确定的强势国家(即获胜国)执行其局部搜索,进而对各帝国中的殖民国家(即该帝国内的最强国家)依次执行所有弱势国... 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好. 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
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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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A novel Cauchy mutated cat swarm optimization (CMCSO) that features effective global search capabilities with fast convergence is introduced in this paper. The Cauchy mutation enables the cats of the cat swarm optimization (CSO) algorithm to seek their positions in directions that avoid the problem of premature convergence and local optima. In this communication, CMCSO is applied to the synthesis of linear aperiodic arrays for minimizing sidelobe level and controlling the null positions. Various synthesis examples are considered and the obtained results are compared with linear aperiodic array designs from literature. Numerical results demonstrate that the proposed method is superior to existing methods in terms of accuracy and convergence speed. Some of the synthesized aperiodic array designs are implemented with wire dipole antenna elements using a full-wave electromagnetic simulator. Furthermore, experiments are conducted on several standard benchmark complex multimodal problems to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The sensitivity analysis is performed on different parameters of CMCSO to demonstrate their influence on the overall performance of the benchmark and antenna array synthesis problems. 相似文献
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自适应阵列天线常需要采用宽零陷技术,以增强阵列天线抗干扰的稳健性。为此,提出了一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的阵列天线宽零陷方向图综合方法。该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性,并在对部分非优胜粒子的位置更新时引入混沌扰动项,在每次迭代中对全局最优位置进行变尺度混沌优化,提高了全局和局部搜索能力,加快了收敛速度。仿真结果验证了混沌粒子群算法在阵列天线宽零陷方向图综合时的收敛速度和精度方面均优于标准粒子群算法。 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