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在云制造环境下,因制造服务资源所在地域的差异性,多目标制造工作流调度不仅考虑制造服务所需时间、费用,还需考虑产品运输所需时间、费用,原有工作流调度算法无法有效优化运输代价.针对此问题,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,提出多目标混合遗传粒子群(MOGA - PSO)算法.仿真结果表明混合算法能够有效降低运输代价,使得工作流调度得到进一步优化,可适用于云制造环境. 相似文献
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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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针对调制信号分类特征选择问题,提出了自适应惯性权重模拟退火二进制离散粒子群算法。该算法将模拟退火算法嵌入到离散粒子群算法循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力和避免陷入局部最优解的特点,解决了简单智能优化算法早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。仿真结果表明,该算法能有效选取最优特征,性能优于简单离散粒子群算法和遗传算法。 相似文献
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针对资源受限的项目调度问题,提出了一种离散粒子群算法与扩展调度机制相结合的优化方法.离散粒子群算法中每个粒子的位置代表一组项目任务的优先权,迭代中通过交叉策略和局部搜索策略来更新粒子的位置,这既保持了粒子位置的离散性,又增加了粒子的多样性,避免早熟收敛.每个粒子的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案.实算表明,扩展调度机制的引入显著地加速了收敛的进程,提高了解的精度.这种基于粒子群算法的扩展调度优化方法是求解资源受限项目调度问题的有效方法. 相似文献
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针对多无人机多目标航迹路径规划中容易陷入局部最优,机间碰撞以及时效低等问题.提出一种多无人机多目标下改进的粒子群算法(Multi UAV Multi-Objective Improved Particle Swarm Optimization, MUMOIPSO).该方法将改进的粒子群算法与Dubins算法相结合.首先,通过目标置换以及粒子交叉等方法对粒子群算法中速度和位置更新方式进行改进;通过将自身速度引起位置变化的目标进行置换操作,将个体极值和全局极值影响自身位置变化的粒子进行交叉操作,使改进的粒子群算法适合多无人机多目标航迹路径规划.其次,应用反正切函数改进惯性因子,线性递减函数改进非负的加速度系数,在前期提高无人机全局搜索能力,在后期提高无人机局部搜索能力避免陷入局部最优.最后,采用Dubins算法结合Intersection Type方法规划出一条无碰撞的平滑路径.仿真结果表明,所提出的算法在保证良好稳定性的前提下,其搜索效果与路径规划方式更优,较对比其他算法在适应度函数和总航程方面分别提高16.3%和10.2%. 相似文献
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多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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文中通过分析通信网设计中的网络优化问题,抽象出其数学模型,并用遗传算法来对其进行求解.最后通过验证得出用遗传算法求解该问题明显优于一些传统的方法,算法能在较短的时间内找到一个最优解,具有快速收敛寻优的特点,在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果. 相似文献
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基于遗传算法的TSP问题求解与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
TSP问题常用的自然编码方式在进行遗传操作时,会产生不合法路径.设计了一种新的编码方式,能有效避免这一问题,遗传操作简单易行,无需对不合理的基因片段进行合法化修正.在求解过程中,为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾、避免早熟,运用了Doping策略和参数切换方法.最后进行了仿真测试.结果表明,该算法能迅速淘汰劣解,具有较快的收敛速度;能有效遏制早熟,对不同规模的TSP问题能有效求得最优解. 相似文献
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本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题. 相似文献
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Compared to 2D NoC, 3D NoC has better integrated density and system performance, which was a reliable method to solve the problem about low-power mapping. On the basis of the traditional particle swarm optimization algo-rithm (PSOA), a dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm (DADPSOA) was proposed . Parame-ter in this algorithm was adjusted dynamically based on the degree of early convergence and the charge of individual adap-tive value to approach the optimal solution. At the same time, the reasonable structure of the particles was made aiming at reducing the time complexity of this algorithm. Experimental results show that comparing with the random mapping, genetic algorithm (GA), PSOA and dynamic ant colony algorithm (DACA), DADPSOA can save the execution time, reduce the communication power consumption of mapping results. The power consumption of the task graph is reduced. 相似文献
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基站时间不同步的时差定位方法在进行远程空中飞行目标定位中,克服了传统方法存在的困难,但使用遗传算法进行目标位置解算时,其定位精度不高。为了进一步提高定位精度,本文对定位方法和定位算法进行了改进。在定位方面,将解值较为精确的第一组中的点用到以后每组中;在算法方面,将自适应方法和双种群遗传算法结合起来。在仿真过程中,本文还考虑了目标飞行过程中y方向的偏移。最后,将改进后求解所得坐标和理想坐标进行比较,结果表明使用改进的方法求解定位问题时所得结果更为精确。 相似文献
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For complex multi-source, multi-product, multi-stage Supply chain network (SCN) design problem, we propose an optimization supply chain network model. We consider cash conversion cycle as an objective to this model and utilize a modified genetic algorithm to solve the problem. To describe the structure of supply chain network, we propose a new encoding method and a ge-netic algorithm with modified genetic operators. We use the Pareto approach to obtain the set of Pareto-optimal solutions. In order to evaluate the performance of the mod-ified genetic algorithm and validate the model, we conduct comparisons with standard genetic algorithm and the sim-ulated annealing genetic algorithm. Experimental results show that the modified genetic algorithm achieved better CPU time and the accuracy of the Pareto-optimal solu-tions than the alternative algorithms and the model was effective. 相似文献