改进柔性资源约束项目调度模型与粒子群算法

在资源受限项目调度问题中,将可再生资源进一步拓展为具有能力差异的柔性资源,建立考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题模型,该模型是对传统资源约束项目调度问题(RCPSP)更接近实际的拓展。提出了基于粒子群算法的求解算法,粒子群算法求解该模型的思路为,利用蒙特卡洛方法根据资源-能力矩阵与活动模式-能力矩阵得到活动模式-资源矩阵,将考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题转换为常规的多模式项目调度问题,然后利用基于任务序列与模式表示的粒子群算法对该多模式项目调度问题进行求解。用数值实例说明了模型的合理性与算法的有效性。     

改进的被动多传感器数据关联算法

针对被动传感器数据关联的问题,提出了一种基于改进量子粒子群算法的被动传感器数据关联方法。算法采用分层关联的思想,首先通过构造角度检验统计量进行方位粗关联,然后将余下的候选关联组合转化为三维分配问题,继而提出了一种改进的量子粒子群算法求解此问题。仿真实验表明,该算法能够快速消减候选关联集合的数目,快速、准确地排除虚假定位点。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于改进型粒子群算法的航空多项目调度方法

多项目并举状况下的资源有限-工期最短问题求解,是提高航空企业资源利用率、缩短项目周期的关键。在项目网络计划的基础上,提出了一种改进型粒子群算法对多项目实施并行资源调度,求解多项目最优资源调度方案。该方法通过改进的交叉和变异操作,提高了解的多样性,保证了算法的全局搜索能力。最后,通过对某型飞机的2个并行装配计划进行实例计算,验证了方法的有效性。     

基于量子行为粒子群算法的装配序列优化方法

针对装配序列规划(ASP)过程中产生的大量不可行的装配序列问题,提出了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)的装配序列优化方法。该算法根据ASP特点,在排序空间定义了粒子的位置和速度以及相关的逻辑运算,并基于装配序列的几何可行性、装配操作的稳定性、装配操作的聚合性以及装配重定向次数构建了综合评价函数,然后将粒子进行量子化,使粒子能遍历到整个粒子空间以搜索全局最优解,克服了一般算法局部收敛的缺点。实例分析对比表明:该算法是一种能解决复杂产品装配序列规划优化问题的有效方法。     

基于改进RCPSP的军队建设项目中长期规划问题建模与求解

针对军队建设项目中长期规划编制中的任务安排问题,探索运用项目调度理论和方法提供一种辅助的定量分析手段.以传统资源受限项目调度问题模型为基础,考虑军费预算定期划拨的特点,增加资源可用时间区间作为约束条件,构建了带资源时间约束的多项目调度模型,提出了一种集成动态遗传算法和启发式算法的逐阶段迭代多项目调度算法.该模型和求解算法能够在有限时间和预算条件下,充分利用各年度预算并达成项目规划预期收益.仿真实验表明,本文提出的逐阶段迭代多项目调度算法能够快速求解大规模算例,避免早熟并获得满意解,在求解速度和质量方面具有一定优势.     

基于随机搜索策略的中继卫星调度方法

高质量的调度方案不仅能满足用户的需求,还能为中继卫星系统的计划编制提供科学的决策手段和依据。针对日益多样化的用户需求,采用全新的中继卫星调度应用模式,允许用户提交多个可以滑动的时间窗口。面向这种调度模式,考虑中继业务中任务调度的灵活性和任务间的冲突,构建考虑多滑动窗口的中继卫星调度模型,并设计基于随机搜索策略的中继卫星调度算法。算法包括任务资源匹配与邻域生成、可用时间段生成、任务冲突分析、邻域搜索与冲突消解以及资源与任务集更新5个算子。通过仿真实验将该算法与基于时间自由度的启发式算法进行对比,验证了算法的有效性。     

网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

资源不确定军事任务计划预测调度模型与算法

针对军事任务计划执行环境中普遍存在的资源不确定性,提出了基于资源缓冲区的军事任务计划预测调度算法。算法首先基于平台有效资源功能向量进行任务—平台分配,分配过程中通过调节平台有效资源功能向量,获得不同的平台资源缓冲区分配方案;然后基于NSGA-Ⅱ算法框架对军事任务计划进行多目标求解,进而获得问题的Pareto最优解集。文章通过仿真算例对算法的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该算法能够有效求解资源不确定军事任务计划问题。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析，针对其易过早收敛的不足，将遗传算法的变异操作引入其中，并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上，结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真，结果表明，该算法具有更好的收敛性。     

卫星数传调度模型研究

卫星数传调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题。针对该问题,建立了卫星数传需求模型、任务模型和调度模型。在建模过程中,采用了框架模型形式,把问题中的主要约束封闭于每个数传任务中,这在降低调度模型复杂度的同时,也降低了调度算法设计难度。还提出了调度算法设计思想,并设计了一基于灵活度的调度算法。仿真表明,所建立的模型及算法对解决卫星数传调度问题是可行的。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

一种基于和声搜索的改进粒子滤波算法及应用

针对传统粒子滤波算法在粒子生成阶段存在的粒子选取盲目性问题,提出了将和声搜索算法与粒子滤波算法相结合的设计思路,得到了一种改进型粒子滤波算法.随后,针对某载体的导航问题,将该算法应用于组合导航滤波并进行了仿真,仿真结果验证了所提出滤波算法的正确性和有效性.     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。