无线传感器网络中一种关键节点集轮换算法

针对传感器网络多跳通信和多对一的流量特征,提出负载均衡的约束条件,将关键节点集选取问题转化为多目标优化问题,提出一种基于非支配遗传算法的关键节点集轮换算法.通过节点密度控制机制,从投放的节点池中选取关键节点集,以满足监测区域覆盖连通.在每轮网络工作的开始,激活不同的关键节点集,保证在每个时刻,有且仅有一个节点集完成对网络的充分覆盖.仿真结果表明该算法能够快速收敛于最优解,极大化网络关键节点集数目,有效延长网络的生存时间.     

多峰函数优化的免疫混沌网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。     

用于多峰函数优化的免疫粒子群网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应地调节粒子群的规模。多峰函数优化的仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化和局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力。     

求解柔性作业车间调度问题的多策略融合Pareto人工蜂群算法

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启发式策略产生质量较高的初始化种群;雇佣蜂采用多种探索操作实现蜂群自主邻域搜索;观察蜂选择较优食物源执行交叉操作,实现蜂群协作搜索,扩大搜索范围,并执行柔性作业车间关键路径相关局部搜索操作,进一步加强蜂群寻优能力;最后侦查蜂对种群重复解进行多样性重构.多种搜索策略的融合使算法不仅实现了人工蜂群的自主与协同搜索,而且达到了全局探索与局部寻优的平衡.通过验证,所提算法在求解质量和获取基准算例Pareto最优解数目方面具有优势.     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性仿真优化研究

建立了以自然连通度为目标函数的复杂网络抗毁性组合优化模型,进而提出了基于禁忌搜索的复杂网络抗毁性仿真优化算法,设计了变量编码、定义了移动操作、给出了特赦准则、设置了终止准则,给出了算法流程,最后基于仿真优化结果分析了最优抗毁性网络的结构属性,研究表明最优抗毁性网络呈现出明显的同配度关联模式,核心节点之间相互连接紧密形成"富人俱乐部"。     

基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法

复杂网络关键节点与关键连边在网络中均起着十分重要的作用,目前的识别方法往往无法做到同时识别,并且识别指标角度较为单一。为解决上述问题,提出一种基于最小连通支配集(minimum connected dominatingset,MCDS)的复杂网络关键节点与连边识别方法,通过使用免疫粒子群(immune particle swarm optimization,IPSO)算法寻找网络最小连通支配集,构建核心骨干网,实现对复杂网络关键节点与连边的同时识别。该算法在求解过程中引入免疫机制指导粒子节点搜索方向、加快算法收敛速度,同时优化搜索节点质量。经实验验证表明,所提识别方法能够有效识别网络中的关键节点与关键连边。     

一种动态协同进化算法求解双边顺序相依拆卸平衡问题

针对大型产品在双边拆卸线进行作业时，零部件间存在拆卸干扰的情形，构建双边顺序相依拆卸线平衡问题优化模型，并提出一种动态协同进化算法。所提算法设计了一维正负整数排列编码方法，可将任务间先后关系及任务所在操作方位同时有效表示，编码简单易于实现；采用动态邻域深度搜索策略，提高局部搜索质量；引入后天学习算子，加快个体进化速度；通过种群间相互交流，提升下一代种群质量。最后，通过算例验证所提算法具有良好的寻优性能。     

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing, SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。     

一种用于复杂网络搜索的标记策略

搜索是复杂网络上的一项基本功能,设计搜索策略的一个重要目标是在每个节点上维护尽可能少的信息,并且搜索效率尽可能高.针对复杂网络搜索提出了一种新的标记策略(labeling scheme).通过将网络嵌入到较简单的度量空间和对节点重新命名,使每个节点只需要知道邻居节点的名字,因而在节点上存放很少的信息,而搜索使用的路径长度限制在较小的范围内.由于许多真实的复杂网络都是无标度网络,利用它们的拓扑特征,该策略在这类网络上能够获得很高的搜索效率,绝大部分情况下搜索使用的路径都是最优路径.与已知的几种标记策略相比,仿真结果表明该策略的总体性能更好.     

基于禁忌搜索的负载均衡组播路由算法

提出了一种基于禁忌搜索策略的能实现网络负载均衡的QoS组播路由优化算法。该算法在满足业务带宽和时延的基本要求下,将网络费用和负载均衡分布作为目标函数进行优化,达到网络费用较小和负载均衡分布的目的。仿真结果表明,该算法是一个有效、可行的算法。     

多机器人组合最大覆盖面积寻优及预测方法

针对多机器人协同情况下最大覆盖面积的最优控制问题,提出了—种遵循叠加原则和强度径向衰减圆盘模型的多机器人组合有效覆盖面积估计、寻优、预测方法.使用蒙特卡罗法对机器人组合的有效覆盖面积值进行估算;使用多种群遗传算法得出组合的最大有效覆盖面积;使用支持向量回归机预测机器人个数与最大有效覆盖面积之间的关系.针对寻优以及预测结...     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。     

基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法

为提高网络的有效覆盖率,提升对目标区域监测的质量,提出一种基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法。算法中节点通过深度调节形成以sink节点为根节点的树形拓扑结构,实现网络的全连通。以最大化有效覆盖为目标,以保证节点间的有效连通为约束条件对节点覆盖的最优位置进行求解,优化节点部署。仿真结果表明,所提算法较基于voronoi图的深度调节算法和传感器节点深度调节进行自我部署，以实现最大化覆盖的部署算法。两种基于深度调节节点的算法实现了有效覆盖率的明显提升,在节点数量为60、感知半径为0.8 km时,有效覆盖率分别提高了11.87%和12.59%。同时网络中节点的平均连通度更高,拓扑结构更稳定,在动态的水声网络中性能更好。     

多目标优化设计中的Pareto遗传算法

遗传算法的随机性和隐含并行性,使它能同时搜索到多个局部最优解并获得最优解集。为了发挥遗传算法群体搜索的优势,提高多目标优化设计效率和灵活性,在自适应遗传算法的基础上引入群体排序技术、小生境技术和Pareto解集过滤器,建立了一种适用于多目标优化设计的Pareto遗传算法。以Pareto前沿面的形式给出优化设计的Pareto最优解集,供设计者按设计意愿选择最优的设计结果。采用Pareto遗传算法进行跨声速翼型的多目标优化设计,设计结果表明,Pareto遗传算法是十分有效的,完全可以用来进行多目标优化设计。     

基于遗传算法的区域覆盖共地面轨迹卫星星座的优化设计

讨论了使用MATLAB的遗传算法工具箱GATOOL进行区域覆盖共地面轨迹卫星星座的优化设计方法。介绍了共地面轨迹卫星星座的参数特性,讨论了使用遗传算法工具箱GATOOL进行区域覆盖共地面轨迹卫星星座优化设计的方法,针对中国区域进行了仿真设计。仿真结果表明,该类型星座能够以较少数量的卫星为我国提供良好的覆盖性能,适于我国的区域覆盖卫星通信系统采用。     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

Hybrid partheno-genetic algorithm and its application in flow-shop problem

1 .INTRODUCTIONSincegeneticalgorithmwasproposedin 1975byHol land ,ithasbeenappliedinmanyfieldsbecauseofitseffectiveness .Butthetraditionalgeneticalgorithmalsohassomeshortcomings .Forexample ,sometimesitmayproducesaviolatingoffspringinthecrossoveroperation…     

基于烟花算法的多传感器优化模型部署#br#

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高;同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。     

基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射存在开销较大、资源利用不够合理的问题,提出了一种基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法。首先以虚拟节点和物理节点为顶点构建二分图,将节点映射问题转化为二分图最优匹配问题;其次将节点资源评价最高的物理节点与节点需求评价最高的虚拟节点优先匹配,并利用Kuhn-Munkres算法求解二分图最优匹配,依据匹配结果进行节点映射;最后利用 k-最短路径算法实现链路映射。实验表明,与以往的映射算法相比,提出的映射算法在保持较高映射成功率的同时,提高了长期收益开销比,且资源利用更加合理。