离散粒子群优化算法研究综述

粒子群优化(PSO)算法最初是基于连续空间的优化,然而现实世界中许多问题是离散的,近年来其离散化策略和方法受到广泛的关注.本文简要介绍PSO算法的工作原理和粒子更新机制、算法参数的分析与设置,详细介绍PSO算法的三种常见离散化策略的机理及其粒子更新机制,阐述离散PSO算法的应用成果,最后对其未来的研究方向进行展望.     

移动机器人的自学习导航策略

针对标准Q学习收敛较慢的缺点,采用多步Q学习算法,为解决连续过程的学习问题,采用CMAC神经网络对连续状态空间进行泛化,讨论了基于CMAC的多步Q学习算法应用于导航系统的实现方法,并与其他方法进行仿真比较,结果了表明了该算法的有效性。     

一种从路由表推导自治系统关系的方法

提出一种利用边界网关协议(BGP)路由表推导自治系统(AS)关系的方法·通过分析AS关系对BGP输入和输出路由策略的约束,得到用AS关系序列表示的AS路径结构·根据AS关系序列上下文,利用AS路径构成规则推导AS关系·根据不同层次自治系统BGP路由表中AS路径的结构特点,对顶层AS和非顶层AS的BGP路由表分别使用不同的推导规则·推导中考虑了错误配置的影响,并且使用多种参数判断AS关系·利用公共可用BGP路由表测试算法,超过80%的AS关系可由顶层AS路由表直接导出·与同类算法结果对比验证了算法的有效性·     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

一种新量子遗传算法及应用

基于量子位测量的二进制量子遗传算法,在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率。针对这一问题,提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法。该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异。在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法。     

一种具有半动态候选列表的蚁群算法

文章在ACS算法使用的最近邻候选列表的基础上,应用受限生成思想,设计了一种半动态的候选列表生成机制,使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力;运用该方法改进了基本蚁群算法,优化了AS算法的搜索过程;同时,通过仿真实验对比具有半动态候选列表的AS算法与AS算法在计算TSP问题时的结果,验证了算法优化的有效性.     

蚯蚓粪与根际促生菌配施对城市土壤肥力的影响

为探讨蚯蚓粪与根际促生菌配施对土壤生物活性与物理性质的影响,本课题组在上海市松江区辰山植物园木樨园内布置原位修复实验,设置了单独施用根际促生菌(AS)、单独施用蚯蚓粪(AW)、根际促生菌配施蚯蚓粪(SW)、不施用根际促生菌与蚯蚓粪(CK)4个处理组,分析了不同处理下10～25 cm表层土中土壤生物酶活性和土壤微生物的动...     

基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化

针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

遗传搜索优化算法

简述了多峰优化的主要问题及遗传算法的基本概念及算法.在传统的优化方法基础上,引入遗传算法的思想,提出以优化搜索方向向量为研究对象,在连续空间进行优化的遗传搜索优化算法;给出了算法中关键参数的选取方法;最后,给出了该算法的计算实例,结果表明,用该算法能较稳定地找出全局最优点.     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法

提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法.推导基于负荷电流的网损计算近似公式以估计开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量置信区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在...     

一种可调节动态任务调度算法

提出了适于异构环境独立任务调度的可调节动态调度算法(AS算法)。该算法以任务与处理机的执行时间和完成时间作为参数共同构造任务调度顺序的衡量值,其中二者所占的比重能进行适当调整。AS算法克服了Min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合异构环境。实验结果表明AS算法可以有效地降低调度跨度,其性能比Min-min算法有所提高。     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

IPv6环境下AS追踪技术的改进

通过对AS的一种算法的改进,使我们对网络上的DDoS攻击有了进一步的防御措施。AS二步算法在解决DDoS攻击源追踪的问题上另辟蹊径,它分为如下两步:第一步,通过使用ASPPM算法确定攻击源所在的AS;第二步,在相应的AS范围内通过使用随机数标记算法准确定位攻击包的来源。本文重点分析了AS二步算法追踪技术并且研究了它们在IPv6环境中的改进。     

关于Cauchy不等式及其应用的探讨

文章主要给出了欧氏空间、n维实空间Rn、连续函数空间C[a,b]以及概率空间（Ω,F,P）中的Cauchy不等式,并探讨了其在求解和证明初等几何问题、最大值和最小值问题、函数极限问题、相关系数问题等方面的应用。     

连续空间演化规划的收敛性

给出了求解全局优化问题的连续空间的演化规划，应用Ｍａｒｋｏｖ过程分析了演化规划，并且证明了该算法的全局收敛性．     

化工过程综合混合离散非线性规划新算法

针对化工过程系统综合的混合离散非线性规划的一般模型，在综合非线性规划的爬山策略和组合优化的查点策略的基础上提出了一个改进的混合离散非线性规划的通用新算法。通过在设计空间直接对连续变量和离散变量进行搜索，得到问题的最优解。