采用离散粒子群算法的网格任务安全级调度

针对异构网格环境中任务调度问题对所面临的安全性研究不足,在考虑了保密性、完整性和真实性等安全性因素的情况下,构造了相应的安全效益函数;依据网格节点的历史行为特点,提出了节点的信誉度动态评估策略;基于行为特点提出了一种离散粒子群算法,由此建立了任务安全级调度新模型.算法基于安全调度的离散空间特征给出了粒子的位置表示方法,从而克服了连续空间解决离散问题所造成的解空间冗余问题.采用分步计算和修改粒子位置的方式重新定义了粒子进化方程,避免了进化过程中速度之间的相互干扰问题.为了防止算法陷入局部最优,引入了均匀扰动速度.实验结果表明,与基于连续空间的粒子群算法和遗传算法相比,所提算法具有较快的收敛速度、较短的调度长度和较高的安全性能.     

并行粒子群算法及其在水库群优化调度中应用

根据混联梯级水电站优化调度特点,建立并行粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行粒子群算法.在基于单向环结构交流局部最优解的并行粒子群算法( PPSO)研究的基础上,提出了基于处理机上局部最优解间距离自适应选择信息交流对象策略的PPSO.应用开发的分布式水库群优化调度并行计算系统,将上述两种策略的P...     

基于能耗分析器的电梯群控仿真平台

电梯群控系统是现代楼宇系统中不可或缺的组成部分,其核心是群控调度算法.调度算法性能的验证与评价需要一个仿真平台来实现.而现有的电梯群控仿真平台并没有考虑各算法的节能性能.本文对电梯能耗进行了分析建模,建立了基于能耗分析器的电梯群控仿真平台,该平台可准确计算各算法的能耗并以表格、曲线等多种形式表示,评价各算法的节能效果,为设计面向节能的调度算法提供支持.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法.在该算法中,定义粒子的位置为作业的置换,粒子的速度为置换中作业的交换,根据离散量运算的特点,对粒子的运动规则进行了重新定义.采用变邻域搜索算子和逆序算子来保持粒子群的多样性和提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡.在Taillard测试问题集上对算法性能进行了仿真实验,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

离散粒子群优化算法在流水作业调度问题中的应用

通过引入随机向量, 改进离散粒子群算法DPSO的更新方程, 提出一种离散的粒子群优化算法MDPSO, 并将其应用于调度问题的求解. 实验结果表明, 该算法优于传统的时序分解算法和遗传算法.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

基于解空间划分的PSO改进算法

 提出一种基于解空间划分的粒子群优化算法, 该算法在保持粒子群搜索能力的前提下对解空间进行预处理, 寻找最佳搜索区间, 提高了粒子群搜索效率; 在粒子群搜索过程中设置检查点, 动态更新解空间区间划分. 实验结果表明, 该算法有效提高了粒子群的搜索效率, 并使粒子群算法不易陷入局部极值. 同时, 在自适应状态下, 该算法能搜寻到指定精度下粒子群所需的最小迭代次数, 并得到较满意的最优值.     

基于离散粒子群算法的AVS／RS货位优化

为了提高自动小车存取系统的存取效率和方便货位管理,提出了基于离散粒子群算法的货位优化方法.该方法首先建立了系统货位优化的数学模型,在此基础上,结合货位优化的原则提出了货位分区的策略,并基于离散粒子群算法实现了货位分配的优化,从而保证自动小车在不发生死锁的前提下调度货物时,能较好地缩短小车行走时间.最后,通过仿真实例验证了算法的有效性.     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

智能家庭用电多目标优化方案研究

分析了家庭用电的微电网系统,研究了粒子群算法以及多目标优化理论. 在此基础上,设计了一种面向家庭用电的多目标优化模型,利用人工智能粒子群算法处理多维目标函数,制定了用电优化策略. 计算机仿真结果表明,该策略有效优化了家庭能耗,达到了节能减排的目的.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10%,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.     

面向分段涂装作业的混合流水车间调度

基于船舶分段涂装作业,提炼出具有重入和等待时间约束的两阶段混合流水车间调度问题.其中第一阶段含多台批处理机,第二阶段含多台离散机且存在一次重入过程,两阶段间有等待时间约束.以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型,提出一种结合Metropolis抽样准则和变邻域搜索的混合量子粒子群优化算法,并利用多种启发式规则进行解码.实例验证和数值分析表明,所提算法是解决分段涂装调度问题的一种有效方法.     

基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略

针对移动终端(mobile terminal,MT)从环境射频源收集能量较少的问题,研究基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略.通过在基站覆盖区域内部署多个磁感应能量快速充电站,当MT从环境射频源收集的能量即将耗尽时,在附近的磁感应能量快速充电站补充能量.MT通过移动边缘计算将计算任务分流到边缘服务器.将资源分...     

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.