基于双层多粒子群算法的HDEHR系统资源分配

为解决集中式区域医疗信息集成系统存在的访问瓶颈问题,设计了一种层次化分布式EHR集成模型HDEHR(hierarchical distributed EHR).介绍了HDEHR模型的总体架构,指出了该模型中的系统资源分配问题.为HDEHR系统资源分配问题进行了形式化定义,提出一种采用平均等待时间和网络与节点资源利用均衡度的调和模型作为最优化目标函数.根据HDEHR模型层次化的特点设计了一种双层多粒子群算法BLMSPSO(bi-level multi-swarm PSO),并用其解决了模型资源的最优化分配问题.采用HDEHR-Sim仿真平台进行了试验,对HDEHR算法和集中式EHR模型进行了比较.结果表明,该系统具备线性响应能力,能很好地解决集中式EHR集成模型存在访问瓶颈的问题.     

基于胜任指数的制造车间操作工优化配置模型

文章以制造车间一线操作工为研究主体,挖掘操作工在工位完成工序的历史数据,依据夹角余弦赋权法确定质量和时间2个指标的动态权重,应用优属度模糊矩阵,计算能够体现操作工胜任力动态变化趋势的胜任指数；然后根据胜任指数,计算工位在该工件批次的任务数,构建操作工优化配置模型；应用混合PSO算法求解模型,列出了具体求解过程,通过实例...     

基于响应阈值的群机器人地图创建探索策略

地图创建是群机器人研究的若干基准任务之一。文章提出一种群机器人地图创建的探索策略，该策略根据黄蜂群的响应阈值模型设计了响应函数，机器人根据响应函数对下一访问位置进行概率选择。对算法分别进行了不同机器人数量和不同响应阅值的计算机模拟实验，根据算法评价指标对实验结果进行评价，并对实验结果进行了分析，结果表明算法是有效可行的。     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS），提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型，并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看，该配色模型收敛速度快，精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高，在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

多集散点车辆路径优化的混合算法

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,以订单为基准建立多集散点车辆路径优化模型.采用粒子群算法与改进蚁群算法组成的混合优化算法求解模型.由粒子群算法的粒子位置向量得到每辆车所需运送的订单号,用蚁群算法优化单车路径,根据优化的总路径评价和筛选粒子,直到满足终止条件.该模型和混合算法是所有车辆对所有订单节点的路径优化,突破了多仓库问题直接或间接转化为多个单仓库车辆路径优化问题中的局部节点求解的限制.实例求解结果表明,用该混合算法优化的车辆总路径长度小于用蚁群算法求得的结果.