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。     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

蚁群遗传融合算法在移动机器人路径规划中的应用

针对移动机器人路径规划的特点,把智能算法引入到机器人路径规划中。而单一蚁群算法和遗传算法,存在收敛速度慢、效率低或容易陷入局部最优等缺陷,对蚁群算法进行改进,提出一种改进蚁群遗传算法的融合方案,并把该方案应用到移动机器人路径规划中,在栅格环境下进行仿真测试,仿真结果表明该方案能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于蚁群或遗传单一智能算法。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

基于改进精英蚁群算法的无人机三维航迹规划

针对三维地图中的无人机航迹规划问题,提出了一种基于改进精英蚁群算法的航迹规划算法.将算法中的状态转移策略与人工势场法进行融合设计,为障碍物和目标点分别设置斥力场和引力场,指导航迹搜索方向.添加约束条件限制,使航迹能实际可飞.随后当信息素更新时,设置双精英蚂蚁策略和混沌扰动,提高算法的全局搜索能力.引入视线算法减少航迹节...     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

多策略蚁群算法求解诱导维修路径规划

在诱导维修过程中,为了帮助维修者快速找到维修对象,提供高效安全的行走路径,需要对复杂的维修环境进行路径规划。传统的蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优。为了提高寻优效率,对基本蚁群算法进行改进。提出了对α、β的自适应调整,改变信息素增量的更新方式,以及引入双向搜索策略,有效地提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。仿真结果表明,改进的蚁群算法效率高,收敛速度快,能够为处在复杂维修环境中的维修人员提供高效的行进路线。     

开关磁阻电机模型参数新辨识算法

将混沌变异粒子群(CMPSO)应用在磁链数学模型的参数辨识可以得到精确的开关磁阻电机磁链模型.针对标准PSO收敛慢、易于早熟的缺点,CMPSO通过混沌优化后粒子群分成两个子群和混沌粒子群,然后通过精英粒子的适应度方差和最优解变异算法保证了改进算法的收敛.磁链辨识结果证实这种参数离线辨识算法收敛速度快,参数精度高的特点.     

基于蚁群算法的装备保障路径规划模型

现代战争中装备保障路径规划中路径网络节点多和要优化的制约因素等问题成为装备保障仿真的难点,传统的蚁群算法寻找最优解,往往找不到满意的解。为了提高寻优效率,尽量减少装备保障中待保障装备战斗力恢复等待总时间,对基本蚁群算法进行改进。首先建立装备保障路径规划模型,然后基于基本蚁群算法,重新设计了启发信息的计算方法和信息素的更新函数,对路径节点的选择方法进行改进,最后通过一个具体的装备保障路径规划问题对传统的和改进的算法进行算例分析。计算结果表明,所采用的改进的蚁群算法可以更好地解决装备保障路径规划问题,有效减少待保障装备恢复战斗力之前等待的时间和保障分队经过的总路程。     

基于多蚁群的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络的快速发展,对于其路由协议有了更高的要求,关键是在节省能耗的情况下提高数据传输效率.提出了一种基于多蚁群无线传感器网络路由算法,采用多种群并行搜索,并在种群中采用基于目标函数值得启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径,利用蚁群的分布式特点,通过有限寿命蚂蚁的协作在源节点与目的节点之间的运动获取主路径和备选路径,然后根据节点信息适时更新路由表.仿真结果显示MACRA降低了能耗,延长了网络寿命.     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

蚁群算法在智能LED路灯控制中的应用

针对基于电力线载波通信(PLC,Power Line Communication)技术的LED路灯监控系统,基于蚁群算法(ACA,Ant Colony Algorithm)开发了一种适用于低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在目标函数、信息素更新规则、状态转移规则和搜索等方面做了优化改进。建立了路灯自动路由模型,并给出自动路由协议框架。通过该模型,可动态识别低压配电网信道质量,并根据信道质量变化,动态维护电力线载波通信网络路由,保证通信网络有效性。最后,通过信道仿真模型和现场试验验证了该方法的可行性和有效性。     

混沌理论在雷达中的应用

混沌动力学作为一门新学科已经引起了世界各国科学界的重视,是近年来非线性科学领域的热门学科,混沌系统初值的敏感性和两个混沌系统间同步的实现,使得混沌用于保密通信成为可能,海杂波的混沌特性使人们开始探索混沌在雷达中的应用.研究表明,混沌在杂波分析与建模、信号检测、目标识别及伪随机码波形设计等领域内取得了可喜的成果.研究了混沌在雷达中的应用,分析了目前混沌在雷达中的应用现状,预测了未来研究发展的趋势.     

面向云计算的数据中心网络拓扑研究

目前对数据中心网络拓扑的研究主要集中在如何提高结构性能上,却忽略了数据中心网络拓扑是否与云计算机制相适应的问题.针对该问题,建立了一种面向云计算的数据中心网络拓扑结构.研究了在具有该拓扑结构的数据中心网络上执行主流云计算机制的方法.分析了该拓扑结构的网络规模、网络直径等性能.仿真结果表明在具有该拓扑结构的数据中心网络上...     

适用于云计算的多接收方代理重加密方案

在云计算环境下,绝大多数信息处理和存储都被转移到云中心,用户终端的计算和存储能力将逐渐弱化。本文针对这一趋势,提出一种适用于云计算的多接收方代理重加密方案,充分利用云中心的分布式计算能力,使用随机数重用和密文聚合技术,大大降低了计算和传输负担,实验表明本方案具有较高的效率。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

指挥信息系统非线性最优化问题的混沌搜索解法

指挥信息系统进行辅助决策很多情况下是一个求解最优化问题的过程,指挥信息系统遇到的很多问题具有非线性,同时指挥信息系统对算法的适应性和收敛速度要求相当严格。对此,普通的优化技术只能求出局部最优解。基于混沌搜索技术的计算智能具有全局搜索能力强、算法简洁、计算量小、收敛速度快的特点,成为一种求解非线性最优化问题全局最优的有效方法。算例表明,当搜索次数达到一定数量时,混沌搜索方法可以保证算法收敛到全局最优解,且计算效率很高。