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1.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的. 相似文献
2.
基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性. 相似文献
3.
在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N2), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N2降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。 相似文献
4.
为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结. 相似文献
5.
由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10%,而且大幅降低了网络负载率. 相似文献
6.
7.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果. 相似文献
8.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。 相似文献
9.
针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。 相似文献
10.
《华中科技大学学报(自然科学版)》2021,(1):31-36
为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT~*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进RRT~*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过给采样点和目标点分配不同权重,使得每一次扩展同时由采样点和目标点共同决定,进而加快搜索速度.接着,采用三次B样条曲线对搜索到的路径进行平滑处理,以保证路径的可行性.最后,分别基于Matlab和V-REP平台对RRT~*算法和改进RRT~*算法进行了2D和3D的对比实验,实验结果验证了改进RRT~*算法的优越性和有效性. 相似文献