基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化

针对云计算资源有限,传统穷举搜索算法求解效率低的问题,提出一种基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化方法.首先对云计算服务部署问题进行分析,将其转换成一个多目标组合优化问题,并建立相应的数学模型;然后采用全局搜索能力强的粒子群算法对数学模型进行求解,并针对标准粒子群算法收敛速度慢、存在早熟现象进行改进;最后通过仿真实验验证其可行性.实验结果表明,该方法可以快速找到最优的云计算服务部署方案.     

基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易陷入早熟的缺陷,提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后采用自适应惯性权重优化策略,提高收敛速度;最后如果判断算法陷入早熟,则对算法进行混沌扰动,使其跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高,能有效地避免早熟。     

采用精英学习的粒子群差分混合算法

为解决粒子群算法早熟收敛的问题,提出一种融合混沌和差分进化的粒子群优化算法(CPSODE).算法采用具有较大李雅普诺夫系数的无限折叠迭代混沌映射对种群进行初始化,在算法迭代过程中,引入种群进化因子判断算法状态,根据算法停滞状态对早熟粒子个体进行差分操作以维持种群的多样性,对精英粒子采用柯西变异学习策略,使粒子具备跳出局部最优的动量.针对CEC2005函数进行了测试并与多种算法进行了比较,仿真结果表明所提算法具有较高的求解精度,收敛速度快,寻优性能好.     

基于改进粒子群算法的矿山运输调度系统优化

针对露天矿山运输调度系统的优化算法存在流程复杂、收敛速度慢、求解精度低等问题,通过引入随机变异算子对粒子群算法进行改进.用改进的算法对露天矿山运输调度模型优化求解,计算结果表明,相对于常见的几类经典的改进粒子群算法,改进算法具有收敛速度快、精度高的优点,并且解决了标准粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点.     

基于改进果蝇算法的旅行商问题

通过将原果蝇算法用于求解几个简单函数极值问题上,发现原果蝇算法存在易陷入局部收敛和收敛精度低等不足.为了改进这些不足,使其可以用于解决旅行商问题,结合粒子群算法和遗传算法特点,将粒子群算法的全局极值更新法和遗传算法变异操作引入到原果蝇算法中,提出新的改进果蝇算法.通过引入这些操作,可以扩大解的搜索空间,防止过早收敛和早熟.然后再借助MATLAB软件对TSPLIB库中几个典型的旅行商问题进行求解,并对改进果蝇算法与粒子群算法结果进行比较分析,证明了改进果蝇算法在求解旅行商问题上具有较好特性,具有更好收敛性和更高收敛精度.     

混沌粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用

文章提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法，它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点，对标准粒子群优化算法进行了改进。在算法的初始化阶段，对粒子的位置混沌初始化；在算法运行过程中，对粒子的位置进行混沌更新和粒子群更新相结合的更新方式，使全局收敛与局部收敛达到一定平衡。将该算法应用于桁架结构的优化设计，与标准粒子群算法优化的结果相比较，混沌粒子群算法提高了对多维空间全局搜索能力，可有效避免早熟收敛现象。     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

基于logistic分布密度函数的粒子群优化算法研究

针对粒子群算法求解精度低、收敛速度慢和"早熟现象"等问题,通过正态分布的形式初始化粒子种群和logistic分布密度函数改进权重值ω,提出了一种基于logistic分布密度函数的粒子群优化算法,同时对logistic分布密度函数进行一定的修正,并与典型的自适应权重法、随机权重法和线性递减权重法进行对比测试.实验测试表明:该算法在四个典型的测试函数上表现出更好的求解精度、收敛速度和抗"早熟现象",整体性能更优越.     

基于混沌思想的粒子群优化算法及其应用

提出一种基于混沌思想的粒子群优化(CPSO)算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对原粒子群优化算法进行了改进.在算法的初始化阶段,对粒子的位置混沌初始化;在算法运行过程中,根据群体适应度方差来自适应地对粒子的位置进行混沌更新.对几种典型函数的测试结果表明:CPSO算法提高了对多维空间全局搜索能力,并有效避免早熟收敛现象.应用在作为高频段电容标准的四端对电容器计量中,仿真结果与实测值基本一致,也证明了该算法的有效性和实用性.     

粒子群算法在云计算任务调度中的应用

针对云计算的任务调度问题,在传统PSO算法的基础上,提出了一种改进粒子群算法的云计算任务调度方法.首先描述了云计算任务调度的数学模型和粒子群算法的基本原理,在此基础之上,采用间接编码方式对资源进行编码,定义了适应度函数,确立粒子速度和位置的更新方法.仿真实验表明,文中的方法获得了较好的调度结果.     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

基于改进粒子群算法的云计算任务调度策略

云计算环境下的任务调度方法是实现其高效计算的关键步骤,文章针对目前其时间效率低下的问题提出了一种基于改进的粒子群算法的任务调度方法,利用迭代选择算子引入粒子群来完成任务调度的优化。改进的粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO),提高了算法的优化能力,尽量避免陷入局部最优,收敛的效果更好从而减少任务调度时间开销。选择CloudSim仿真平台进行模拟,实验结果表明,该改进算法具有寻优能力强、时间耗时少的优点,可用于云计算问题中复杂调度优化的研究与应用。     

Virtual Machine-Based Task Scheduling Algorithm in a Cloud Computing Environment

Virtualization technology has been widely used to virtualize single server into multiple servers, which not only creates an operating environment for a virtual machine-based cloud computing platform but also potentially improves its efficiency. Currently, most task scheduling-based algorithms used in cloud computing environments are slow to convergence or easily fall into a local optimum. This paper introduces a Greedy Particle Swarm Optimization(GPSO) based algorithm to solve the task scheduling problem. It uses a greedy algorithm to quickly solve the initial particle value of a particle swarm optimization algorithm derived from a virtual machine-based cloud platform. The archived experimental results show that the algorithm exhibits better performance such as a faster convergence rate, stronger local and global search capabilities, and a more balanced workload on each virtual machine. Therefore, the GPSO algorithm demonstrates improved virtual machine efficiency and resource utilization compared with the traditional particle swarm optimization algorithm.     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

基于蚁群粒子群优化算法的云计算资源调度方案

通过对蚁群算法和粒子群算法分别进行改进,利用两种算法自身优势相结合的方式建立一种蚁群粒子群算法,以提高云计算资源调度效率,解决云计算中资源调度方案优化问题.实验结果表明,该算法所消耗的时间更少,效果更好.     

基于CQPSO算法的含风电场电力系统经济调度研究

为了克服风电场出力波动的不利影响,提高调度经济性,构建含常规火力发电燃料费用、风电预测误差备用费用以及风电弃风成本的多目标动态调度模型,并提出一种混沌量子粒子群算法对模型进行求解。标准测试函数的仿真结果表明本算法比对照算法具有较高的收敛精度和稳定性。对含风电场的IEEE30节点系统算例进行仿真实验,结果表明采用混沌量子粒子群算法对调度模型求解的调度费用最低。     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.