基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。     

车载自组网中一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案

群签名具备良好的匿名认证特性,满足车载自组网信息安全和隐私保护需求。但是,其作废开销较大,不适于在大规模网络环境中应用。为此,本文提出了一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案DKM,将车载自组网的覆盖区域划分为若干子区域,车辆周期性地从所在子区域的群管理机构更新群密钥。这样,作废某个成员只需要在其拥有合法密钥的子区域内通告,而不是整个网络,有利于降低作废开销。同时,DKM中的密钥更新机制能够保证车辆的群密钥的私密性,从而避免了车辆与区域群管理机构的授权争议,保持了数字签名的不可否认性。性能分析表明DKM能够显著缩短作废列表长度,同时没有增加认证开销。     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测.     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

基于粒子群优化算法的配电网故障指示器优化配置

近年来,故障指示器凭借其接入灵活性和经济性被广泛应用于配电网故障定位中.然而过多的安装是没有必要的,合理选择安装故障指示器的数量及位置能达到配电网可靠性及经济性的综合最优.针对配电网中故障指示器优化配置问题,提出了一个综合考虑配电网可靠性指标及经济性的目标函数,并运用二进制粒子群优化算法进行了优化求解.通过在IEEE 33节点配电系统中的测试,验证了所建模型的有效性.同时,与免疫算法的优化结果进行了对比,分析结果表明,二进制粒子群算法由于其收敛速度快,所需迭代次数少,对于求解该问题具有优势.     

改进型云计算VM资源调度方法

针对云计算框架中VM资源调度问题,提出一种改进型云计算VM资源调度方法.首先,将直觉模糊机制和Canopy算法融入传统的模糊c均值聚类算法,设计一种改进型直觉模糊c均值聚类算法,用以完成对用户任务请求进行聚类;其次,设计一种改进型粒子群算法,对云计算中的VM资源进行分配.通过在Cloudsim平台上的仿真实验结果表明,本文方法无论在资源调度效率,还是收敛性效果方面均优于经典调度方法,预期可以作为云计算框架中一种有效的资源调度方案.     

NECP-Atlas中屏蔽数据库制作方法

为获得更高精度的屏蔽数据库,提高屏蔽计算中关键参数的计算精度,本文利用核数据处理程序NECP-At-las中屏蔽数据库制作功能模块shield_calc.基于响应贡献理论对屏蔽数据库能群结构进行优化,重点针对屏蔽计算中的热中子注量率以及光子注量率进行改善,并利用SINBAD屏蔽基准题对优化后的能群结构进行验证.数值结果表明:利用优化后的能群结构计算得到的热中子注量率和光子注量率较BUGLE屏蔽数据库原始能群结构计算结果有明显改善,热中子注量率相对偏差由100％下降至30％左右,光子注量率相对偏差由50％下降至10％左右,提高了辐射屏蔽计算中热中子以及光子计算结果的准确性.     

强隐私保护的移动群智感知方案

为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能,同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾,提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上,使得多个追踪者合作才能追踪用户身份;将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销;利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明,该方案不仅满足安全要求,而且在实际应用中具有可行性.     

考虑限制性卖空的多期模糊投资组合优化模型

在实际证券交易中, 卖空操作是一种重要的投资手段, 因此本文研究考虑限制性卖空的多期模糊投资组合优化问题。将风险资产的收益视为梯形模糊数。在允许卖空的情况下, 建立了带单期最低期望收益约束、破产控制约束和投资比例边界约束的多期可信性均值−下半方差−偏度投资组合优化模型。设计了一个改进的多种群粒子群算法对模型进行求解。最后, 采用真实股票数据进行数值算例分析, 说明了所提出的优化模型和算法的有效性。