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81.
如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点.建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高.通过在CloudSim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力.  相似文献   
82.
针对基本人工蜂群算法容易陷入局部最优和早熟等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(ASABC)。利用平均熵机制初始化种群,增加种群的多样性,避免算法陷入早熟;同时,采用自适应调节邻域搜索步长的策略来提高算法的局部搜索能力,提升算法的计算精度;为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入自适应比例选择策略来代替人工蜂群算法的适应度比例选择方法。对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与3种常见的智能优化方法相比,改进的算法具有显著的局部搜索能力和较快的收敛速度。  相似文献   
83.
针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法。首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度。然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解。在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优。  相似文献   
84.
为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。  相似文献   
85.
《工矿自动化》2016,(9):37-42
针对矿井障碍物复杂多变、救灾机器人采用传统人工势场法进行路径规划易陷入局部极小点的问题,提出一种基于改进人工势场法的救灾机器人路径规划方法。该方法通过在引力场中加入扰动场来改变引力场函数,使救灾机器人在陷入局部极小点时自主走出局部极小点;结合障碍填充法,通过对凹障碍物进行虚拟填充,形成新的障碍物并产生相应的斥力场函数,避免救灾机器人再次陷入局部极小点。仿真及测试结果验证了该方法的可行性及有效性。  相似文献   
86.
随着我国科学技术的迅猛发展,自动化技术已经被广泛的应用到很多工程领域当中,在电力系统内也得到了飞速的发展.电力调控自动化技术的快速发展为电力系统带来了新的发展方向,其在确保人们能够更加稳定用电、提高人们生活水平的同时,也大大地减少了企业因电量过大而导致的巨大负担.所以,探析电力调控自动化技术的发展是至关重要的,本文将对电力调控自动化技术的发展进行详细全面的探讨,达到更好的将电力调控自动化技术应用到电力系统,从而确保电力系统更加稳定的目的.  相似文献   
87.
电力系统发展进程是随着我国城镇化步伐的加快而发展的,城镇化程度越高,对电力调控能力的提出了更高的要求。本文在充分阐述我国电力调控运行系统的安全运行状况,对其中存在的问题进行了分析,并提出了相应的优化对策,以期对提高当前电力调控运行系统的安全性给予一些建议。  相似文献   
88.
利用微软的Kinect传感器获得跟随目标的坐标信息包括深度信息后,在上位机上进行数据处理,计算机器人本体与跟随目标的相对位置,发送控制指令到下位机,通过这样的方式实现本体对设定目标的运动跟随。在进行跟踪的同时从深度图像中判断是否存在障碍物,使用改进的人工势场法进行路径规划,以达到在有障碍的同时顺利完成跟踪的目标的目的。通过设计机器人本体进行实验,获得了预期效果。  相似文献   
89.
全人工繁殖的中华鲟后代的爸爸、妈妈是中国三峡集团公司中华鲟研究所科研人员从野外中捕获的中华鲟在人工环境下繁殖后获得的后代。在纯淡水环境下培育多年后,这些中华鲟个体,经过科学的诱导程序,摆脱了海淡水洄游的束缚,发育成熟。科研人员对一对雌雄中华鲟(子一代中  相似文献   
90.
2008年11月21日至2010年12月31日,中国三峡集团中华鲟研究所科研人员研究了先期用氨基酸和其他抗生素进行治疗和能量补充,后用不同喂食方法对产后野生雄性中华鲟进行康复。主动摄食后,产后野生雄性中华鲟健康状况得到彻底改善。该研究表明产后野生雄性中华鲟的体能恢复可在中华鲟研究所康复车间的驯养池中得以实现。  相似文献   
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