基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

基于Agent的新型网格资源调度模型及策略

提出一种基于Agent的、旨在实现负载平衡的网格资源调度模型,着重描述该模型中各个模块的功能以及调度流程,并利用Agent的智能交互,进行协同合作以管理复杂的网格资源。为了充分利用资源调度中的可用资源,提高网格资源的整体利用率,提出了基于此模型的一种动态上限资源调度策略（DUBRSS）。此策略不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了资源调度的效率。     

网格资源管理与调度的多Agent模型

在分析了网格资源管理和调度需求的基础上,提出网格资源管理和调度的多Agent模型并说明了模型中各类Agent的组成、职能及其与外部环境的交互过程。讨论了基于FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agents)合同网协议的各类A-gent的实现框架。该模型的优点在于可以充分利用多Agent的交互协议提高网格资源管理和调度的灵活性和给用户提供QoS保障。     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

基于多Agent系统的网格计算研究

随着网格计算的迅速发展,未来网格的规模可能非常庞大,网格计算面临许多问题。本文通过引进多Agent系统,去探索解决之道。     

多Agent专家系统网格研究

针对传统专家系统推理能力弱、智能水平低和结构单一等不足,本文打破思维定势,结合多Agent系统自治智能、分布协同的特性和网格的异构性、动态性和可扩展性,详细阐述了多Agent专家系统网格的体系结构和基本原理。     

基于分布式Agent的网格任务调度模型研究

任务调度是实现高性能网格计算的基本问题。文章将分布式的概念引入多Agent技术,采用集中式和分布式相结合的管理方式,对Agent进行功能划分;提出了分布式Agent结构,描述了基于分布式Agent的网格任务调度模型,在此基础上,研究了分布式Agent在制造网格中的应用。     

基于仿真网格平台的资源调度算法模拟

针对使用真实网格平台来研究资源调度昂贵、耗时而且不易操作这一问题,提出用GridSim工具集进行仿真网格实验,并在该仿真网格上实现了当前主要用于资源调度的时间最优、代价最优、时间代价均衡算法的模拟。实验结果表明,使用模拟工具进行网格环境的仿真来测试调度算法的优劣方便可行。     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

一种基于Nash均衡的网格资源调度算法

运用博弈理论对资源调度算法进行深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网格资源定价机制,并构造了网格资源和用户的效用函数,论证了资源调度中Nash均衡点的存在性和唯一性以及Nash均衡解.仿真实验表明,该资源调度算法与竞价策略能够使整个网格系统得到更高的运行效率,并且使网格用户获得最大的效用.     

基于离散粒子群算法的应急物资选址与调度

【目的】为了提高应急管理水平,有效降低突发事件的不良影响,研究了应急物资储备库的合理布局与物资调度问题。【方法】针对应急物资储备库与物资调度问题的特点,建立了考虑物资供应约束以及转运平衡约束的多目标优化模型,目标函数为储备库建设成本、维护成本与物资运输成本之和最小,整体风险程度和整体灾害处置难度最小。【结果】设计了带惯性权重的离散二进制粒子群算法对模型进行了求解。【结论】仿真实例表明了模型以及算法的有效性与收敛性。
     

一种新的混合噪音滤波器加速算法

混合噪音滤波器MNF是目前滤波效果最好的算法之一,然而,由于它采用非局部算法思想,所以存在较大的计算负担,针对该不足,提出一种基于均值和方差相似性的加速算法(FMNF).该算法之关键思想是对邻域像素预分类,把两像素的均值比和方差比均在给定阈值范围内(接近于1)的邻域像素分为一类,视为相似像素,相似的像素参与滤波计算,不...     

基于混合遗传禁忌的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种结合遗传算法和禁忌算法求解FJSP的调度算法。首先,定义了FJSP问题模型,然后提出采用改进的遗传算法对其进行求解,采用双链进行染色体编码和NEH方法获得初始解,并提出了自适应的选择策略、混合交叉策略和复合变异策略以实现个体保优和更新,当遗传算法陷入局部最优解时,采用禁忌算法跳出局部最优,以实现全局最优解的获取。仿真实验证明文中的方法能有效地解决FJSP问题,获得全局最优解,且与其他方法相比,文中方法具有收敛速度快和求解效率高的优势。     

基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。
     

基于DFT变换的强鲁棒性水印算法

数字水印技术己经成为解决数字多媒体中版权问题和内容认证的主要工具，是学术界的研究热点之一。本文在研究DFT（离散傅立叶变换）及HVS（=人类视觉系统）模型在数字水印系统中的应用基础上，提出了一种基于HVS和DFT域的鲁棒性水印算法。该算法在原始图像的高频DFT系数中嵌入水印信息，将原始图像块及水印图像块分别按照方差大小进行排序，并按照方差的顺序将水印图像块嵌入到原始图像块中。最后对该算法做了大量仿真实验，用StirMark模拟了图像可能遭受的各种攻击，仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性和不可见性。
     

平行机最小化误工损失调度问题的粒子群算法

【目的】讨论非同类机环境下最小化任务总误工损失的调度问题。任务的误工损失是与交付期有关的一种惩罚量,该惩罚量的值等于任务滞后于交付期加工的部分。【方法】设计了一个粒子群算法求解该问题,并以数值实验进行验证。【结果】针对问题特性,对粒子群算法中的粒子表达方式、运算操作、初始解生成、种群更新方法等进行了重新定义。【结论】数值实验表明,算法处理该问题时可获得性能良好的解,并且运行时间也在可接受范围之内。
     

基于改进A*算法的地图游戏寻径研究

【目的】对 A*算法进行研究和改进优化,以提高基于 A*算法的地图游戏寻径效率。【方法】使用最小二叉堆和标记数组两种混合数据结构优化OPEN表的存储和遍历,用夹角余弦值作为新的启发信息,减少搜索过程中对非最有节点的考察量,通过仿真实验对标准 A*算法、改进 A*算法地图寻径进行数据对比分析。【结果】综合地提高了路径搜索的效率。【结论】通过对 A*算法进行改进优化,有效提高了基于 A*算法的地图游戏寻径效率。
     

基于反馈机制的异步环境跟踪算法

多传感器目标跟踪系统中,各传感器量测周期的不同导致局部量测或估计到达融合中心的时间不同步。使用航迹融合和卡尔曼滤波方法,各局部传感器在共享融合中心数据的基础上进行独立滤波估计,融合中心根据各局部航迹插值对准进行融合,提出了一种适合于任意多传感器速率构成的异步环境跟踪的方法。实验仿真结果表明,该方法能够很好地完成异步环境的目标跟踪任务,跟踪效果明显好于各局部传感器。     

一种改进的单纯形最优化方法

对求极小化线性规划问题max Z=CX,AX=b,x≥O,通过添加人工变量,可直接获得问题的基解,若求得问题的基解不是原问题的可行解,也不是对偶问题的可行解的情况下,本文给出了求解该类规划问题初始可行解的一般方法.