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1.
一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。 相似文献
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为了求解卡车带挂车的车辆路径问题(truck and trailer routing problem, TTRP),提出迭代变邻域下降算法(iterated variable neighborhood descent, IVND).该算法首先使用T-cluster算法求得一个初始可行解.然后,设计了基于多邻域算子的变邻域下降搜索算法.在搜索过程中,借鉴"粒邻域"的思想定义了"受限邻域",同时设计了基于switch-vehicle-type算子的扰动策略.最后,选取国际上通用的Chao测试数据集(21个50~199个顾客规模的标准测试算例)对算法性能进行测试.通过与文献中其它4种算法比较,实验结果表明,提出的IVND算法可以在最短的计算时间内收敛到满意解,并且IVND算法结构简单、计算效率高、易实现,可以被灵活地扩展解决其它车辆路径问题和组合优化问题. 相似文献
3.
基于小世界模型动态演化邻域的微粒群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法.该算法初始化群体拓扑结构为"聚集系数大,平均最短路径长"的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性.在算法进化过程中,当邻域多样性小于给定阈值时,以小概率向网络随机增加长距离边,逐步形成"聚集系数大,平均最短路径小"的小世界网络,加快邻域间信息交流的速度.仿真结果表明,结合适当的惯性策略,该算法能获得更好的收敛性能和收敛速度. 相似文献
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对于大规模流水线调度问题(FSP),模拟退火算法(SA)中邻域候选解的被接受概率,因邻域增大和邻域中的劣解数的增多而大大降低,SA算法的性能因而大为降低。针对这一问题,提出一种基于FSP问题Block性质的SA算法。将邻域划分成若干个子邻域,用子邻域中的最好解作为候选解,以提高候选解被接受的概率。引入FSP问题的Block性质,减小邻域尺寸,将搜索集中在邻域中“最有希望”的区域,进一步增强算法性能。数值仿真实验表明,该算法能在较短时间内获得大规模FSP问题的近优解。 相似文献
5.
针对一类P-函数非线性互补问题,提出了一种新的内点算法——宽邻域预估校正算法。该算法基于精典预估校正思想,把窄邻域拓展到一个宽邻域里使得算法更快的迭代,给出了应用该算法的具体步骤,讨论了其算法的计算复杂性,分析结果表明,所给方法是一多项式时间算法。通过数值实验验证该算法的有效性。 相似文献
6.
针对带有阻塞(blocking)限制的流水车间调度问题,将分散搜索与变邻域搜索结合起来,提出了分散变邻域搜索算法。在算法中提出了基于工件块的复合邻域及其搜索方法,该邻域的规模可以根据工件块的大小动态变化,从而实现局域搜索与广域搜索的平衡。此外,提出用分散搜索的参考集来存储算法搜索过程中得到的质量与分散性较好的解,每次迭代过程中变邻域搜索的初始解均从该集合中产生。使用标准测试问题对所提出的混合算法进行了测试,并与已有文献中的较好算法进行了比较,结果验证了所提出的分散变邻域搜索算法的有效性。 相似文献
7.
求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点, 集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点, 提出了一种最近邻域与插入混合算法. 分析了混合算法的合理性、复杂度及参数取值, 并分别采用以上三种算法求解了TSPLIB标准库中多个算例, 结果表明混合算法的求解速度接近最近邻域算法, 对城市数量小于1000的小规模TSP问题的求解质量与插入算法相当, 而对大规模TSP问题的求解质量明显优于插入算法. 相似文献
8.
针对柔性作业车间调度问题提出两种新颖的邻域搜索方法:极值优化邻域和扩展的关键块邻域,并将其结合形成搜索范围广、寻优能力强的复合邻域;以复合邻域为基础,构造改进的遗传算法,使之兼具广阔的全局搜索能力和深刻的局部搜索能力。另外,算法采用较新颖的两级编码方式,使得对于工序排序编码和机器分配编码两部分可采用相同或相近的遗传算子进行运算,提高运算效率。对算例的测试结果及与其他算法的比较验证了本文算法的有效性。 相似文献
9.
分析了地面站数传资源分配中的影响因素, 建立了问题的约束优化模型, 提出了变邻域搜索与分布估计相结合的优化算法. 算法在概率模型和种群个体两个层次分别设计了邻域结构, 以提高算法的全局搜索能力和局部优化能力, 并避免优化过程陷入局部极值. 构建了变邻域分布估计算法的优化流程, 推导证明了算法的收敛性. 利用仿真算例分别对算法性能及控制参数选择进行了分析, 实验结果表明, 算法能够有效地解决数传资源配置优化问题, 且求解精度较高. 相似文献
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利用遗传算法优化施工网络计划 总被引:25,自引:3,他引:25
从遗传算法基本原理出发,设计出带有修复算子的约束优化问题求解方法,用于网络计划资源优化,实践证明,该法解题速度快,结果的精确度也高,由此可以看出,遗传算法在解决大型工程的复杂优化问题中有很大优势. 相似文献
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地区能源效率与二氧化碳排放的差异性——基于Kaya因素分解 总被引:33,自引:0,他引:33
利用绝对差异法、相对差异法和基尼系数对我国28个省区1995-2005年间能源利用效率的差异性进行了比较;引入Theil指数和Kaya因子,深入研究能源消耗导致的地区间人均CO2排放的差别;进一步将28个省区划分为八个经济区,分解Theil指数为区闭和区内贡献。结果显示(1)各省区能源利用效率存在趋同现象。(2)Theil指数表明2003年后人均C02排放差异性在减弱,Kaya因子中贡献最大的是能源强度指标,其次是人均GDP,碳排放系数贡献相对较小。交互作用因子中能源强度和人均GDP之间表现出较大的负影响,即高收入地区能源利用效率高,人均C02排放也多。(3)八个经济区间的差异要大于经济区内部的差异,且一直占据主早地位。文章结论为节能减排提供了参考。 相似文献
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一类参数不确定规划的三目标规划解决方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对目标函数具有区间参数的不确定优化问题,分析了以往不确定优化命题双目标优化满意解的缺陷,给出了一种鲁棒优化的定义,提出了不确定系统的优化需考虑悔度,把不确定的优化命题转化为确定型的三目标优化命题。实例分析考虑决策后悔度的三目标优化命题作为不确定优化命题的替代命题更加合理。该方法的成功作为一个具体实例印证了顾基发研究员“物理-事物-人理”的系统方法论的普遍指导意义。 相似文献
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Structure learning of Bayesian networks is a wellresearched but computationally hard task.For learning Bayesian networks,this paper proposes an improved algorithm based on unconstrained optimization and ant colony optimization(U-ACO-B) to solve the drawbacks of the ant colony optimization(ACO-B).In this algorithm,firstly,an unconstrained optimization problem is solved to obtain an undirected skeleton,and then the ACO algorithm is used to orientate the edges,thus returning the final structure.In the experimental part of the paper,we compare the performance of the proposed algorithm with ACO-B algorithm.The experimental results show that our method is effective and greatly enhance convergence speed than ACO-B algorithm. 相似文献
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针对对数频偏频率分集阵列(frequency diverse array, FDA)中存在的频率偏移量取值固定、主瓣扫描精度较低的问题,并行地提出两种对数频偏频率分集阵列方向图解耦的优化方法。首先,将均匀线性阵列替换为采用正弦频偏增量的交叉子阵结构,在此基础上将频偏增量选择问题转化为二维空间的最优化问题,通过改进的粒子群算法解算最优频偏增量实现方向图解耦优化。此外,将通信中的格雷码编码方式应用于FDA阵列的频偏编码中,提出基于发射端格雷码频偏编码方式的发射方向图解耦方法。最后,仿真验证了两种优化方法的有效性。 相似文献
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In this paper, we focus on the real-time interactions among multiple utility companies and multiple users and formulate real-time pricing(RTP) as a two-stage optimization problem. At the first stage, based on cost function, we propose a continuous supply function bidding mechanism to model the utility companies' profit maximization problem, by which the analytic expression of electricity price is further derived. At the second stage, considering that individually optimal solution may not be socially optimal, we employ convex optimization with linear constraints to model the price anticipating users' daily payoff maximum. Substitute the analytic expression of electricity price obtained at the first stage into the optimization problem at the second stage. Using customized proximal point algorithm(C-PPA), the optimization problem at the second stage is solved and electricity price is obtained accordingly. We also prove the existence and uniqueness of the Nash equilibrium in the mentioned twostage optimization and the convergence of C-PPA. In addition, in order to make the algorithm more practical, a statistical approach is used to obtain the function of price only through online information exchange, instead of solving it directly. The proposed approach offers RTP, power production and load scheduling for multiple utility companies and multiple users in smart grid. Statistical approach helps to protect the company's privacy and avoid the interference of random factors, and C-PPA has an advantage over Lagrangian algorithm because the former need not obtain the objection function of the dual optimization problem by solving an optimization problem with parameters. Simulation results show that the proposed framework can significantly reduce peak time loading and efficiently balance system energy distribution. 相似文献
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对指标属性有偏好信息的一种决策方法 总被引:20,自引:0,他引:20
刘家学 《系统工程理论与实践》1999,19(2):54-57
讨论了对指标属性有偏好信息的多指标决策问题,以最小二乘法为工具,建立了确定指标权重的优化模型,同时给出了主观确定指标权重的五级标度赋值法。从而为多指标决策问题提供了又一有效可行的决策方法 相似文献