Fair resource allocation algorithm for the smart TV system

In order to address the resource allocation problem of the smart TV system, a resource allocation algorithm based on the nonlinear elastic task model is proposed. First, we define fairness of QoS levels and describe the fair resource allocation problem of the smart TV system. Then, based on the nonlinear elastic task model, a fixed-point iteration method is used to solve the resource allocation problem and a sufficient condition for the convergence of the method is derived. Finally, nonlinear elastic task model is applied to the adaptive fair sharing controller. Simulation results show that the proposed algorithm can obtain fair resource allocation with a faster convergence speed than existing algorithms.     

Modified Subgradient Extragradient Method for Variational Inequality Problems and Fixed Point Problems

变分不等式问题和不动点问题的修正次梯度外梯度方法

李肖银,刘红卫,程江丽,张东耀

（西安电子科技大学,数学与统计学院,西安,710126）

中文说明：

本文提出一种求解实 Hilbert 空间中拟非扩张不动点问题和伪单调变分不等式问题的新算法。为减少运行时间和加快收敛速度,提出的算法采用了惯性技术。此外,该算法借助于非单调步长规则,在不估计利普希茨常数的情况下获得了强收敛定理。最后数值结果表明该算法比其它算法有更好的效率。

关键词：惯性方法,不动点,变分不等式,强收敛性,次梯度外梯度方法

     

基于动态学习和个体淘汰的鲸鱼算法求解订单接受与调度问题

结合订单型企业生产线的实际情况,在传统的订单接受与调度模型的基础上加入因客户优先级而带来的订单拒绝成本这一重要因素,并使用新型的鲸鱼优化算法(WOA)进行求解.WOA被提出是用于求解实数域的问题而且存在容易陷入局部最优的缺陷,针对这一问题提出一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA).使用基于排序和偏离度的编码方式用于求解订单...     

单亲遗传模拟退火及在组合优化问题中的应用

基于模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、 单亲遗传算法(PGA)、遗传模拟退火算法(SAGA)理论的优缺点,比照SAGA、根据SA和PGA的优势互补性,提出了一种融合SA和PGA的新算法--单亲遗传模拟退火算法(SAPGA).结合SA、PGA的优点,对PGA中每一代操作内部的基因重组操作进行了改进,同时改变了传统的降温方式、在两代操作之间加入染色体按适应度函数大小排列的过程.用3组城市数据的旅行商问题(TSP)对上述5种算法进行仿真实验,SAPGA的平均最优解始终最小,收敛所用时间始终最短.     

利用遗传贪婪混合算法求解背包问题

采用遗传贪婪混合算法解决背包问题,提出利用补偿算子来解决算法较早收敛于局部最优解的思想,有效抑制算法的早熟收敛。在算法的交叉操作中加入确定性策略,在算法的变异操作中加入非确定性策略,以确保算法具有更好的收敛性能。实验结果表明,该算法性能较佳,可以满足解决背包问题的需要。     

基于混沌的生物地理分布优化算法

生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算法进行全局搜索得到当前最优解,最后以该解为基础进行混沌搜索得到全局最优解。仿真测试表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于BBO算法和以往智能优化算法。     

求解连续优化问题的多策略动态果蝇优化算法

果蝇优化算法(FOA)是一种新的全局优化算法,其灵感源于果蝇的嗅觉和视觉觅食行为,该算法具有很强的连续优化问题的解决能力。然而,FOA存在算法候选解不能取负值、种群多样性差、局部搜索能力弱等缺点。为了克服上述不足,该文提出了一种基于多策略进化和动态更新种群最优信息的改进果蝇优化算法(MDFOA)。算法引入了一种有效的多策略候选解生成方法和一个新的控制参数,较好的平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力。此外,还设计了全局最优信息的实时更新机制,提高了算法的收敛速度,采用29个复杂的基准测试函数来检验该算法的有效性。实验结果表明,该算法的优化性能优于FOA、6种改进的FOA及另外两种智能优化算法。     

入侵杂草优化算法用于阵列天线方向图综合简

For overcoming the problem of slow convergence speed and local optimum by using the existing intelligent optimization algorithms in the pattern synthesis of antenna arrays with nulls, notches and sidelobe reduction, a novel invasive weed optimization(IWO) algorithm is presented, and an adaptive IWO is designed to improve the convergence speed and make a balance between the global and local searching ability. Simulation results show that, compared with other existing algorithms, the proposed algorithm performs better, with higher convergence speed and better computation accuracy.     

改进量子交叉免疫克隆算法及其应用

根据不同交叉算子的互补特性,提出了改进量子交叉免疫克隆算法(improved quantum crossover immune cloanl algorithm, IQCICA)。交叉算子由具有深度挖掘和广度挖掘特征的两种算子组成,并通过适当的参数控制两种算子的选择。将该算法应用于著名的组合优化问题-旅行商问题(traveling salesman problems, TSP),并将计算结果与其它算法进行了对比分析。仿真结果表明,混合量子交叉免疫克隆选择算法能有效平衡全局和局部搜索能力,有着较好的收敛速度和稳定性。     

混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索（SOS）算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法. 采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间. 在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量. 在优化过程中引入交换变异来改善种群内的多样性,插入-倒转区增加算法跳出局部最优的能力;采用局部搜索策略提升算法的全局探索能力,有效避免了共生生物搜索算法易早熟、后期搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷. 通过3个最常用、最专业的标准测试集Carlier、Rec和Taillard对算法性能进行测试. 与其他多种算法进行比较,验证了提出的混合SOS算法的优越性和稳定性.     

一般约束极大极小问题的广义梯度投影算法

讨论了一类带等式、不等式约束的极大极小值问题,将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,利用辅助规划进行处理,给出了一个广义的梯度投影算法,解决了一般约束极大极小值问题。算法可在有限步达到最优点或产生一系列点列,其极限点则是最优点,并证明了该算法的全局收敛性。     

基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化

应用多种群改进差分进化算法求解环境/经济电力调度(Environmental/Economic Dispatch,EED)这一多目标优化问题。将多种群策略引入差分进化算法,有助于保持群体多样性,有效避免经典差分进化算法的早熟收敛问题。采用自适应变异因子及交叉因子,使算法在搜索初期保持全局搜索能力,在搜索后期增强局部搜索能力,加快收敛速度。将该算法应用到IEEE 30节点-6机组系统的环境/经济调度优化,仿真计算结果以及与其他算法的对比分析验证了该算法的有效性。     

A Differential Continuation－Regularization Method for Solving Inverse Problems of Acoustic Wave Equations

ＡＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＣｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ－ＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＩｎｖｅｒｓｅＰｒｏｂｌｅｍｓｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃＷａｖｅＥｑｕａｔｉｏｎｓ￥（张大力）（韩波）（刘家琦）（姜立功）ＺＨＡＮＧＤａｌｉ；Ｈ...     

混合入侵杂草算法用于阵列天线波束赋形

为了克服基本入侵杂草算法在处理高维数复杂问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,将简化的二次插值法作为局部搜索方法嵌入到入侵杂草算法中,提出了一种混合入侵杂草算法．该算法利用简化的二次插值法较强的局部搜索能力来增强算法的整体收敛性能,提高收敛速度和计算精度．仿真结果表明,该算法在阵列天线波束赋形问题中,整体性能优于基本入侵杂草算法及其他同类算法．     

多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析

多尺度量子谐振子算法(MQHOA)是一种基于一维量子谐振子波函数原理提出的新优化算法,该文在MQHOA框架下构建了旅行商问题(TSP)的求解流程和方法,研究了算法的物理意义和理论收敛过程。通过对12组TSP标准测试数据集的实验表明,根据算法物理模型要求的高斯邻域生成方法优于随机邻域生成方法,而且MQHOA算法对TSP问题的求解结果在获得最优解的概率和多次实验的平均最小距离两个指标上都要优于模拟退火算法,与其他算法对比也证明了该算法具有较好的性能。同时还研究了在规则城市数据集条件下算法的性能和收敛情况。这些结果证明MQHOA算法可以较好地被应用于组合优化问题。     

基于超平面投影的高维多目标进化算法

针对高维多目标优化问题（MaOPs）,为了更好地在收敛性和分布性之间保持平衡,提出基于超平面投影的高维多目标进化算法（HPEA）.通过归一化技术构造单位超平面,将种群个体垂直投影到单位超平面上,消除收敛程度的影响;通过改进的Harmonic平均距离,评估单位超平面上投影点的拥挤密度;结合收敛信息构造λ-distance,更好地平衡解集收敛性与分布性.为了检验所提算法的性能,将之用于求解3~10个目标的9类标准测试函数,与目前国内外具有代表性的5种高维多目标进化算法对比可知,该算法相对于其他算法具有优势,能够在提高算法收敛性的同时,保证解集的分布性.     

区域分解算法的最优边界控制方法

研究椭圆型方程的区域分解算法.使用边界控制的方法确定区域界面上方程解的值和正则化方法克服控制问题的不适定性.将区域分解算法的关键步骤--确定区域界面上方程解的值转化为一个边界控制问题,引入正则化方法克服了原控制问题的不适定性,证明了正则控制解的收敛性,给出了表征最优控制的耦合方程组,从而使得未知解在区域界面上的值可通过求解一系列耦合方程得到.区域分解算法可利用边界控制的方法实现.     

基于等级信息反馈的进化算法

为了解决高维优化问题,提出了一种新的基于等级信息反馈的进化算法.该算法对变异尺度分成若干等级,并设置矩阵对父代各个维度上的变异等级、变异结果和变异次数等信息进行记录,利用这些反馈信息来指导后代个体的变异维度选择和变异尺度的生成;算法的超变异算子给予最优个体在其领域范围内进行多次搜索的机会以提高算法结果的精度.试验结果表明,与其他改进算法相比,该算法具有较好的全局收敛性,不易陷入局部最优解且算法的收敛速度和稳定性有显著提高.     

采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法．在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进．改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值．通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比．结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象．     

改进的凸组合最小均方算法

凸组合最小均方（CLMS）算法能够克服传统最小均方算法收敛速率、跟踪性能和稳态误差之间的矛盾. 但传统CLMS算法使用最速下降法推导参数导致其搜索路径呈“之”字形而使收敛速率变慢,为了解决这个问题,采用共轭梯度法实现参数的更新,同时使用双曲正切函数拟合Sigmoid函数来降低算法的运算复杂度. 为进一步提高算法性能,在所设计的基础上附加瞬时转移结构实现优化. 仿真结果证明,改进算法与传统CLMS、变步长CLMS相比,在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能.