卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

A Dynamic Job Shop Scheduling Method Based on Ant Colony Coordination System

Due to the stubborn nature of dynamic job shop scheduling problem, a novel ant colony coordination mechanism is proposed in this paper to search for an optimal schedule in dynamic environment. In ant colony coordination mechanism, the dynamic .job shop is composed of several autonomous ants. These ants coordinate with each other by simulating the ant foraging behavior of spreading pheromone on the trails, by which they can make information available globally, and further more guide ants make optimal decisions. The proposed mechanism is tested by several instances and the results confirm the validity of it.     

针对立管重入井过程中等路径段加速度的改进型蚁群优化算法

在自由悬垂立管动力学分析的基础上，提出了一种针对等路径段内的加速度进行优化的改进型蚁群算法.通过该算法得出的立管顶端的优化运动策略，可以有效地减小立管底端在平移结束时同海底井口的距离，同时缩短重入井作业需要的时间，使得钻井立管重入井作业更加便捷.通过对比在优化后的运动策略下和在普通的运动策略下自由悬垂立管的不同动力学响应和型态变化，说明针对等路径段加速度进行优化的蚁群优化算法可以有效地优化立管重入井过程中的立管型态和运动，使重入井作业更加便捷.
     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

污水处理厂出水维甲酸X受体干扰效应研究

应用重组维甲酸X受体(RXR)基因酵母筛选南方某污水处理厂进水、不同工艺出水的维甲酸干扰活性;结合大鼠肝均浆(S9)体外代谢方法,检测样品间接维甲酸干扰活性.结果表明:进水、出水样品均不能诱导RXR介导酶活性,但在高富集倍数下,样品与空白对照相比显著抑制9-顺维甲酸诱导酶活性,表现出维甲酸拮抗效应;在添加S9体外代谢活化后,所有样品均检出类维甲酸干扰活性,部分样品还检测出抗维甲酸活性,表明城市污水样品中存在大量具有类/抗维甲酸干扰活性的化合物.研究结果证实,现行处理工艺对类/抗维甲酸干扰物有一定的去除效果;重组基因酵母结合S9体外代谢活化体系可用于水环境样品类/抗维甲酸干扰效应的快速筛选.     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

基于蚂蚁算法的中国邮路问题

针对中国邮路问题中先寻找奇数度结点,再进行奇数度结点之间路线添加的问题,引入了蚂蚁算法,通过其随机概率选择和最短路线激励策略,有效地解决了结点之间的最短路线的问题,避免了常规方法中必须先进行奇数度结点匹配的问题.算法易于实现,实验仿真表明算法耗时短、效率高.