基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

改进混合离散粒子群的多种优化策略算法

针对离散粒子群算法求解旅行商问题,根据组合优化问题和离散量的特点,改进离散粒子群算法更新的运动方程.对离散粒子群算法分别加入逆转变异优化策略、受蚁群启示的变异优化策略和近邻搜索变异优化策略3种优化变异优化策略,使其成为新的混合离散粒子群算法,最后对3种混合离散粒子群算法进行比较,并剖析仿真结果的本质.结果表明:3种优化策略在不同程度上都提高了离散粒子群算法的总体效果和收敛性能,其中,加入逆转变异优化策略的混合粒子群算法实现简单,时间代价较小;加入近邻搜索变异优化策略的混合粒子群算法不论是在最优值或稳定性方面表现最突出.     

一种新的优化神经网络权值算法及其应用

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法——GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.     

一种能量感知的虚拟机放置智能优化算法

针对数据中心的虚拟机放置优化问题,首先对异构数据中心的能耗进行建模,然后提出了一种基于离散粒子群优化的能量感知的虚拟机放置智能优化算法.重新定义了粒子的参数及算子,提出了一种二维编码方法,引入了一种自适应权重机制和一种能耗感知的局部适应优先机制以分别更新粒子的速度和位置,有效地提高了求解质量.仿真实验对比表明,本算法大大提高了数据中心服务器资源的平均利用率,减少了能耗,降低了数据中心的运营成本.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

基于改进粒子群-蚁群融合算法的网格资源分配方法

为有效解决网格计算中的资源分配和任务调度问题,提出一种改进粒子群-蚁群融合算法.该算法通过改进的离散粒子群算法对信息进行优化调度,产生优选的调度列表,并通过该列表产生改进蚁群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷.理论分析和仿真实验表明本文算法具有较好的性能.     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于仿生技术的启发式算法,针对粒子群优化算法存在易早熟现象,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法给出了一种新的变异算子,该算子具有一定探索和开发能力,从而避免算法陷入局部最优.基于新变异算子给出一个新的粒子位置更新公式.根据系统稳定性理论,推出了算法的参数设置区域.最后,通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法收敛速度和求解精度.实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和求解精度.     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

基于DPSO-GT-SA算法的大规模UCAV协同任务分配

无人作战飞机(UCAV)编队任务分配是研究UCAV编队飞行作战的关键.针对复杂约束环境下大规模UCAV协同任务分配问题,提出改进离散粒子群算法.根据现有UCAV编队空对地饱和作战模式,建立UCAV编队作战环境中任务分配模型,通过采用离散粒子群优化-郭涛-模拟退火算法(DPSO-GT-SA)进行求解.根据粒子编码方式建立粒子与UCAV及目标之间的映射,通过粒子交叉变异进行搜索与寻优,并通过模拟退火Metropolis准则跳出局部最优.在复杂约束条件下,为解决离散粒子群-郭涛算法(DPSO-GT)陷入局部极小问题,引入改进模拟退火算法.为解决模拟退火后期收敛速度慢问题,在DPSO-GT-SA算法中加入动态温度衰减因子.仿真结果表明,改进离散粒子群算法可以更好地解决大规模UCAV协同任务分配问题.