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1.
Bahareh ZIBANEZHAD Kamran ZAMANIFAR Razieh Sadat SADJADY Yousef RASTEGARI 《浙江大学学报(英文版)(C辑:计算机与电子)》2011,12(9)
With the growing use of service-oriented architecture for designing next generation software systems,the service composition problem and its execution complexity have become even more important in resp... 相似文献
2.
3.
针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。 相似文献
4.
刘晓勇 《计算机科学与探索》2014,(10)
引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Lévy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Lévy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。 相似文献
5.
排汽焓是汽轮发电机组热经济性诊断必不可少的一个参数。通过汽轮机功率方程与灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)理论确定了模型的输入变量,利用万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化了最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子μ以及核径向范围σ2个参数。通过比较分析,选用RBF_kernel为LSSVM的核函数。以GCA-GSA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机排汽焓的数学模型,并将其与BP神经网络、RBF神经网络进行对比,同时分析了该数学模型的鲁棒性。结果表明基于GCA-GSA-LSSVM的汽轮机排汽焓预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强等优点,该方法为精确预测机组节能潜力提供了一种有力的工具。 相似文献
6.
准确评估输变电设备运行状态是电力企业生产技术工作的核心内容。为提高电力变压器故障诊断精度,避免传统引力搜索算法(GSA)自身收敛速度慢且易陷入局部最优区等不足,提出一种利用混沌序列改进GSA的支持向量机(SVM)模型,用于电力变压器故障诊断中。首先利用混沌序列来增加重力粒子的多样性,目的是避免在其训练时陷入局部最优区;然后利用改进的GSA算法来优化SVM模型自身的参数,从而提升该模型的预测准确率;最后将预测结果与其他3种传统诊断模型的预测结果进行了对比分析,结果表明利用混沌序列改进的GSA-SVM模型有着更好的泛化能力以及更高的分类准确率。 相似文献
7.
Sahar Mirzayi 《人工智能实验与理论杂志》2013,25(6):721-735
Cloud computing is a relatively new concept in the distributed systems and is widely accepted as a new solution for high performance and distributed computing. Its dynamisms in providing virtual resources for organisations and laboratories and its pay-per-use policy make it very popular. A workflow models a process consisting of a series of steps that shape an application. Workflow scheduling is the method for assigning each workflow task to a processing resource in a way that specific workflow rules are satisfied. Some scheduling algorithms for workflows may assume some quality of service parameter such as cost and deadline. Some efforts have been done on workflow scheduling on cloud computing environments with different service level agreements. But most of them suffer from low speed. Here, we introduce a new hybrid heuristic algorithm based on particle swarm optimisation (PSO) and gravitation search algorithms. The proposed algorithm, in addition to processing cost and transfer cost, takes deadline limitations into account. The proposed workflow scheduling approach can be used by both end-users and utility providers. The CloudSim toolkit is used as a cloud environment simulator and the Amazon EC2 pricing is the reference pricing used. Our experimental result shows about 70% cost reduction, in comparison to non-heuristic implementations, 30% cost reduction in comparison to PSO, 30% cost reduction in comparison to gravitational search algorithm and 50% cost reduction in comparison to hybrid genetic-gravitational algorithm. 相似文献
8.
刘晓勇 《计算机科学与探索》2014,(10):1239-1245
引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Levy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Levy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。 相似文献
9.
10.
为了能够提高液压泵轴承故障预测的效率,深入地研究了支持向量机在液压泵轴承故障诊断中的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。 相似文献