基于改进智能水滴算法求解流水车间干扰管理

流水车间问题(Flow-Shop Problem)是一类典型的生产调度简化模型,加入干扰因素的FSP问题具有较高的实际应用价值.智能水滴算法(IWD)是一种较新颖的群智能算法,针对算法存在的早熟问题,文中结合变邻域搜索算法,从而有利于在寻优时跳出局部最优,很大程度上提高了搜索效率和性能.构建了干扰为新工件突然到达的调度模型,选取CAR8作为数据进行测试分析和仿真,证明了该算法的可行性.     

人工智能算法发展的人类演化效应分析

人工智能实现了从算法向智能算法的发展,而智能算法也推动了人工智能的自主进化。随着智能算法的逐渐成熟,智能生态演化的出现逐渐改变了人和环境的关系,同时也衍生出了一系列关于人类进化的社会问题。在智能社会环境下,智能生态演化与人和智能社会环境的关系实现了哥白尼式的转换,从而展示出了更高层次的人机融合进化前景。     

群智能算法的研究现状和发展趋势

对近年来的群智能算法发展现状进行了简要的介绍,针对关注度较高的几种群智能算法进行了对比分析和简介。通过分析,提出了群智能算法的共性特征,并对算法的主要更新方式进行了分析对比,最后对群智能优化算法的未来发展进行了展望。     

群智能在网络路由中的研究及存在问题

本文介绍了当前网络路由中常用的计算智能方法,针对当前研究的现状提出了在群智能算法融合中需要解决的实际问题。进一步给出了群智能算法路在路由应用研究的方向,有助于算法早日规范,形成实际的路由协议。     

高清卡口智能算法技术及应用

在智能交通及智慧城市建设中,对车辆信息的采集和分析需求越来越高.高清卡口是承担车辆采集和分析工作的主要设备.本文主要介绍高清卡口成像技术及算法架构.通过车辆抓拍、车牌识别及违章行为分析为智能交通及智慧城市应用奠定基础.当然再优秀的卡口智能算法,都无法保证对所有的环境和场景都适合,卡口智能算法须在后续不断地学习,因此智能算法加上云计算的产物云学习就是未来卡口智能算法发展的趋势,它可以整合各类计算算法、设备等资源,突破智能计算瓶颈,将前端、后端等各类运算资源虚拟化,实现统一管理、统一调度、运算资源服务化、动态分配运算任务,提升运算效率.     

智能算法求解效果评价的物元模型

如何评价算法的求解效果是应用智能算法求解各类工程优化问题的关键.为此,结合物元分析理论,建立了一种智能算法求解效果评价的物元模型.该模型将智能算法求解效果视为事物,算法性能评价指标视为特征,算法性能评价指标值视为量值,并以定量数值表示算法求解效果属于某等级的程度大小,从而实现对智能算法求解效果的评价.实例计算结果验证了所建立评价模型是可行和有效的,为科学地选择合适的智能算法去求解优化问题提供了一条崭新的思路.     

基于改进智能水滴算法的多用户OFDMA系统资源分配

在正交频分多址(OFDMA)系统中,合理的资源分配对于提升系统的性能具有重要的意义.针对多用户OFDMA系统,对最大化系统容量为目标的资源分配算法进行研究,提出了一种基于智能水滴算法的无向全连通图资源分配模型,以无向全连通图的顶点集和边集来描述用户与子载波之间的匹配关系.在此基础上,进一步对智能水滴算法进行改进.仿真结果表明,在满足用户比例公平性的条件下,与蚁群算法相比,基于改进智能水滴算法的全连通图分配方案能够提高2.17%~4.91%的系统速率,同时具有更快的收敛速度,提高了系统性能.     

计算智能主要算法的比较与融合

计算智能算法的融合可以有效解决实际问题,但算法选择带有一定盲目性.文章对计算智能的主要算法--人工神经网络、人工免疫系统、模糊系统和遗传算法等的特性进行比较,提出了四种融合形态--串联型、并联型、部分融合型和完全融合型,以及融合步骤、融合的数学描述,讨论了六种融合算法的特点和方法.融合提高了算法性能大了应用范围.通过比较明确了计算智能算法的选择方法和进一步研究的方向;通过仿真分析说明了算法融合思路的正确性.     

几种常规群体智能算法的研究

本文主要就智能优化算法展开了相关的研究工作,重点探讨了几种较为传统的典型算法,其主要就包括了蚁群算法、人工鱼群算法、蜂群算法以及粒子群算法,但是伴随着现实生活的快速发展,人们所需计算处理的数据量越来越大,在应对日渐繁杂的优化问题时,这些早期传统算法显然已经无法满足人们的实际需要,因此粒子群优化算法、细菌觅食算法以及自适应菌群约束优化算法等混合群体智能算法也便逐渐出现在了人们的视野当中,文章就此展开了深入的研究工作,希望能够为相关的智能算法应用提供一些参考.     

浅析智能视频算法平台在运营商的运用

新疆在大力推进“平安城市”“雪亮工程”“智慧城市”建设,需要对视频进行智能分析。运营商不具备视频算法研发能力,需要引入视频算法厂家的算法并结合算力优势开展视频智能分析。以新疆电信智能视频算法平台为例,阐述平台汇集各类视频智能分析算法,实现对各类厂家视频智能算法有效接入、算法计算资源云调度、算法能力标准输出以及与其他第三方系统的标准对接。     

广播电视发射任务调度智能算法研究

对广播电视发射任务调度系统运行现状进行调查研究,总结任务调度算法智能化的相关需求,提出发射任务调度智能算法关联关系和数据接口内容,详细描述采集数据转化算法、任务最优化评估算法、运行图智能生成算法、临时即时任务智能选择算法和任务调度执行算法的工作过程和实现方法,并对各个算法采用的底层关键技术进行描述和比较,根据具体需求明确选择的依据。     

WSNs中基于智能水滴的信宿路径规划算法

为了有效避免无线传感网络(WSNs)中的热点问题,常利用移动信宿收集数据。信宿依据预定路线遍历预定的驻留点(RPs)。而其他传感节点就将数据传输至离自己最近的驻留点。因此,构建最优的RPs非常重要。为此,提出基于智能水滴的信宿路径规划(IWD-SPP)算法。提出IWD-SPP算法的目的在于延长网络寿命,并最小化转发数据包的能量消耗。利用智能水滴算法构建最优的RPs,规划信宿的移动路径。仿真结果表明,提出的IWD-SPP算法在能量消耗和网络寿命方面的性能优于同类算法。     

蝠鲼觅食优化算法在配电网故障定位中的应用

针对传统智能优化算法在配电网故障定位应用中存在定位速度较慢和定位精度不高的问题,本文提出了一种新型群体智能算法——即蝠鲼觅食优化算法.文中介绍了蝠鲼的3种觅食行为,并利用Sigmoid函数对个体位置进行二进制处理;构建了单辐射配电网定位模型,并利用该算法对定位模型进行迭代寻优.算例仿真结果表明,该算法在配电网发生单重故障和多重故障的情况下,能够准确地定位出故障区段,具有良好的容错性,收敛速度明显优于遗传算法和二进制粒子群算法.     

10kV配网系统无功优化方法研究

近几年来,随着科学技术的发展和科研水平的进步,带动着智能行业的高歌猛进,这就直接导致了智能算法的飞速发展.遗传优化算法、混沌优化算法及粒子群优化算法等近年来在电力配网系统无功优化方面得到了广泛深入的研究,但是这些算法在局部寻求上普遍存在一些问题,基于此,本文基于自适应终止条件、对偶种群、全新子代生成条件提出了改进型遗传优化算法.     

天基智能计算技术现状与发展趋势

太空任务的蓬勃发展,极大地促进了航天应用对人工智能技术的需求.智能算法在航天器上的应用、助推航天器的智能化能力的提升,已成为目前航天领域的发展趋势.但目前航天器的智能算法计算能力仍然不足,严重制约了航天领域的智能化发展.针对典型的航天智能应用,分析了智能应用对计算能力的需求,并调研了航天智能计算领域的研究现状,针对目前...     

基于粒子群算法的图像分割

文章对基于粒子群算法的图像分割进行研究。图像分割是在一个复杂的参数空间寻找最优分割参数。各种智能优化算法可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算,它不仅可以得到全局最优解,而且会使计算时间大大缩短。智能优化算法用于图像分割的关键是求解最优阈值。最优阈值的选取就是将智能算法作为优化工具,采用迭代的方式计算在某准则下目标函数的最优值,从而求解出分割图像的最优阈值。其中,粒子群算法是经典的智能优化算法之一。     

蚁群算法与模拟退火、遗传算法比较分析

文章首先介绍了模拟退火算法和遗传算法的由来及其应用领域,随之引出一种20世纪90年代新型智能算法——蚁群算法,然后以TSP问题为研究对象,阐述三种算法解决TSP问题的实现流程,最后将3种智能算法在两方面进行比较:求解方面和收敛速度方面。实验结果表明:求解方面,蚁群算法所得解最优;收敛速度方面,蚁群算法比模拟退火、遗传算法收敛速度快。     

大数据环境中群智能算法的应用研究

随着科技的快速发展,大数据时代已经到来.对于大数据的分析与处理推动社会经济的不断发展,在大数据背景下,数据规模、处理难点的优化问题也变得更加多样化,进而使优化方法成为人们日益关注的焦点.一种新型的计算技术——群智能算法,运用高效的优化算法对自然界社会性生物群体进行模拟,解决各个领域的实际问题.本文提出群智能算法中的自适应优化算法——粒子群算法,详细分析粒子群算法的原理,为了提高全局搜索能力及计算效率,本文加入了种群自适应增加/删除个体数目方法有效改进种群多样化,提高收敛速度及质量.基于逻辑斯谛模型的算子设计有效地增强了粒子群的多样性,自适应控制策略更具有一般性特征,可更好地应用到不同的群智能算法中,解决大数据问题的优化性.     

智能算法在短波选频中的应用与挑战

短波通信在军事通信领域始终占据重要地位，随着人工智能技术的发展，智能算法在短波通信选频中的应用越来越深入。围绕新一代短波通信系统的智能化需求，在分析传统选频方法特点的基础上，研究了其在短波选频过程中的典型应用，并针对现有研究工作中关于数据、算法及标准模型构建等方面存在的问题，探讨了数据平台构建、智能算法研究及标准短期预测模型建立等关键技术，为智能短波通信选频系统的研究与建设提供借鉴。     

人工蜂群算法的研究综述

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的新兴群体智能算法,通过不同角色蜜蜂间的交流、转换和协作来实现群体智能。基于此,首先阐述了基本ABC算法和二进制ABC算法的原理,然后针对基本ABC算法存在的不足,从四个方面综述了各种改进算法,最后对ABC算法在一些领域中的应用现状和对未来研究方向进行了概括总结。