基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增,传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题,结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案,并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法,优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明,相比于随机卸载,NO-MEC卸载,NO-I卸载,传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载,GA卸载,Q-learning卸载,DQN卸载方案,所提方案有着更低的卸载成本,更优的负载均衡率,得到近似最高的系统效用,能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。     

实数编码量子共生演算法及其在云任务调度中的应用

针对共生演算法收敛慢和易陷入局部最优的问题,结合量子遗传算法理论,提出一种实数编码的量子共生演算法(real-coded quantum symbiotic organisms search,RQSOS)。首先依据三角模糊数提出差异度概念,并依此构造一个以自变量向量的分量和一对概率幅为等位基因的三倍染色体,使一条染色体携带更多信息并增强解的多样性;然后提出一种基于阿基米德螺旋线的探索学习模式,加强对解空间的探索精度;最后使用共生演算法更新差异度值并依据差异度值对种群进行学习和变异操作,促使整个种群快速向最优方向进化且减小了陷入局部最优的概率。利用数值优化问题和云任务调度问题对算法进行验证,仿真结果表明,RQSOS算法在收敛速度和寻优能力上均有明显提升,是一种可行有效的算法。     

云制造环境下面向多目标优化的虚拟资源调度研究

为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。     

基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。     

基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法

针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性,利用单类支持向量机（OCSVM）分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型,即双轮廓模态来模拟系统通信的正常模式和异常模式,从而实现工控系统异常检测。同时将遗传算法优化自变量降维应用于工控网络入侵检测场景,实现对输入自变量的降维压缩处理,防止OCSVM模型出现过拟合现象及分类准确率低的问题,提高异常检测的精度,缩减建模时间。通过仿真验证了该算法对工控网络异常检测的有效性。     

基于改进GA的注射机料筒温度二自由度PID控制

由于注射机料筒温度控制系统具有时变性、非线性及滞后性等特点,造成料筒温度在实际生产过程中难以实现精准控制。对此,提出一种把遗传算法和粒子群算法结合的改进遗传算法以及并行式二自由度PID,用该并行式二自由度PID替换料筒温度控制系统中的常规PID,并用改进遗传算法对并行式二自由度PID参数优化。通过仿真验证可知,研究所采用的方法具有良好的控制效果,其系统响应快、调节时间小、超调量小、鲁棒性好且抑制扰动能力强。因此,该方法能获得更好的性能指标值,更好地满足注射机料筒温度控制的精准要求。     

基于梯度投影法与随机优化算法的约束优化方法

针对带有线性等式和不等式约束的无确定函数形式的约束优化问题,提出一种利用梯度投影法与遗传算法、同时扰动随机逼近等随机算法相结合的优化方法。该方法利用遗传算法进行全局搜索,利用同时扰动随机逼近算法进行局部搜索,算法在每次进化时根据线性约束计算父个体处的梯度投影方向,以产生新个体,从而能够严格保证新个体满足全部约束条件。将上述约束优化算法应用于典型约束优化问题,其仿真结果表明了所提出算法的可行性和收敛性。     

多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解

为解决多智能体编组协同任务分配问题, 定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量, 建立以最高任务执行效率为目标的数学模型. 在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制, 提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法, 使用动态列表规划选择处理的任务, 利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组. 最后通过算例表明, 所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案.

     

基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。