基于混沌QPSO算法的多AUVs任务分配

针对复杂条件下多水下机器人系统(AUVs)任务分配过程中各个节点负载不均衡问题,提出混沌优化QPSO算法.以整个量子粒子群搜索到的当前最优位置为基础,在混沌QPSO算法中加入混沌因子,产生混沌序列.利用混沌优化中混沌搜索、搜索遍历性等具有类似协同学习操作的功能,用混沌序列中的最优位置的粒子替代当前量子粒子群中的位置,使得近似最优解脱离局部最优,获得真正的全局最优.通过实验证明:混沌优化QPSO算法在多AUVs任务分配中,提高了任务分配的精度和优化效率,使任务分配达到全局最优值.     

基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪算法节点负载不均衡的现状,结合非线性模型下目标跟踪的研究,提出一种基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法.采用分簇时选出高能量簇首,簇间通信时通过辅助簇首多跳通信,在跟踪目标时使用分布式扩展卡尔曼滤波的方法.仿真结果表明:本文算法在多次分簇后有效减少了死亡节点数量降低了节点剩余能量差,与分布式卡尔曼滤波相比降低了跟踪误差.该算法均衡了无线传感器网络节点的负载并提高了非线性模型下目标跟踪的精度,在有限的资源下增加了目标跟踪算法的可靠性.     

基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法

针对如何确定污水处理优化控制中关键变量的最优设定值,以满足出水水质达标的同时尽可能降低能耗的问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理多目标优化控制方法.首先,通过对污水处理过程的分析,建立基于神经网络的污水处理能耗和出水水质模型;其次,利用改进多目标布谷鸟算法同时对污水处理能耗和出水水质模型进行优化,得到溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的最优设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程的多目标优化控制.仿真实验结果表明,与其他几种方法相比,所提出的方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低了污水处理过程的能耗,实现节能降耗和保护环境的目的.     

基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化

为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基神经网络建立多目标优化模型,并通过基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法,获取尽可能使多个目标同时达到最优的Pareto最优解。结果表明,该优化方案可以在保证炉温良好的前提下,决策出使燃料比达到最优的喷煤设定值,大大降低能耗,节约成本。不仅为高炉实际生产提供操作指导,也为高炉冶炼的优化运行奠定了基础。     

一种鲁棒的中等规模分簇结构水下传感器网络

针对现有水下传感器网络分簇算法负载不均衡和生命周期较短的问题,基于粒子群优化算法和遗传算法的基本思想,提出一种全局优化的智能分簇算法.为了使粒子初始化编码较为合理公平,根据节点近期当选过簇首的次数动态调整节点选举概率;通过对粒子整个编码区域进行循环搜索来捕获一个优良的随机交叉片段,保证了交叉后的粒子含有一定数量的历史较优簇首信息;通过节点编码位的变异提高算法的探索性,并确保解空间的存在性;在粒子评价函数中综合考虑簇首能量、负载均衡和分簇范围3个优化子目标.仿真结果表明,提出的算法更好地均衡了簇首负载,同时有效减少了网络能耗,延长了网络生命周期.     

WSN中传感器节点的弹性神经网络任务分配方法

为解决WSN多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,提出一种融合了模糊聚类的多弹性子模自组织神经网络节点任务分配方法.通过模糊聚类估计目标数量,建立节点任务分配跟踪精度和能量消耗的综合性能指标,采用非全连接的环形弹性结构自组织神经网络优化监测联盟,用最近邻法对神经元弹性子模进行初始化,根据胜者为王原则动态调整子模的感受域,以快速锁定最优监测联盟,实现多目标的精确跟踪.实验结果表明:文中方法能有效解决多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,以及竞争冲突时的系统能耗增加与实时性问题;在随机均匀部署节点拓扑和目标直线运动模式下,文中方法的能耗较最近邻法降低了48.2%~55.9%,较未改进弹性神经网络法降低了37.4%~42.5%,且运算速度提高了19.0%~27.4%.     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

协同网络下分布式跟踪的动态传感器管理

协同网络系统采用分等级的分布式信息处理结构,在实现对杂波中多目标的精确跟踪时,需要考虑量测起源不确定性问题和传感器对目标及局部融合中心的同时分配问题.针对上述问题,文中提出了一种适用于分布式跟踪的动态传感器管理方法.首先以修正Riccati差分方程的解作为目标跟踪性能的评价标准,据此构建传感器管理的目标函数,然后根据分层优化策略,利用蚁群算法实时求近似优解,最后基于分布式融合算法获取多目标的最优跟踪轨迹.仿真结果表明,与NN分簇和MV分簇两种传感器管理方法相比,文中所提方法具有更高的目标跟踪精度和网络资源利用率.     

基于函数型进化算子的铝电解多目标优化

本文针对铝电解工艺制造系统难以卓有成效地提升电流效率、降低直流能耗的多目标优化问题, 提出了基于函数型进化算子的NSGA-II算法. 该方法在系统稳定运转基础上求出满足铝电解增效减耗需求的Pareto非劣解集合;利用拥挤熵排序更新种群, 准确预算各级前沿解集分布;引入算术交叉并构造新型α函数交叉算子, 减少破坏优秀解集的可能性;再根据高斯柯西变异特性产生与迭代次数相关的扰动, 扩大搜索范围和精度;最后使用标准测试函数检测算法性能并用三种对比算法求解铝电解实例. 实验结果显示, 本文所提算法能获得分布均匀的Pareto最优解集, 利于铝电解工厂参考决策, 实现提效减耗的目的.     

基于能量惩罚的多机器人任务分配优化方法

针对多机器人任务分配中存在的能量消耗不均衡问题,提出了基于能量惩罚策略的遗传算法完成任务分配与任务序列的优化过程.首先,建立多机器人任务分配的数学模型,每项任务设定不同的难度系数,以机器人完成任务所消耗的总能量为优化目标,并确定安全能量的约束条件;然后在每次迭代中通过计算每个机器人相对平均能耗的超额进行能量惩罚以寻求能...     

柔性作业车间多目标调度优化研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于Pareto的混合遗传算法,并建立了包括生产周期、总拖期时间和机床负载在内的多目标优化模型.该算法采用基于工序的编码方式和活动化解码方法,将Pareto排序策略与Pareto竞争方法结合起来.为了保证解的多样性,采用小生境技术并同时使用多种交叉方法,用Pareto解集过滤器保存进化过程中的最优个体,防止最优解的遗失.算法最后给出问题的Pareto最优解集.仿真试验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决多目标FJSP.     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

禁忌搜索在遥感任务调度中的应用研究

针对目前遥感产品生产集群负载不均衡、调度效果不理想的问题,提出了一种基于禁忌搜索的遥感任务调度算法.在调度算法中引入禁忌搜索思想,并增加任务需求与节点服务能力因素,将任务需求与生产节点服务能力分别用相应值描述.最后依据遥感影像和遥感产品生产流程的特点,使用禁忌搜索算法寻找任务分配全局最优解.本算法与传统的轮转法、使用率乘积法等调度算法相比,具有调度效率高、集群不均衡度小的优点,显著提高了遥感产品的生产效率.     

云计算环境下基于改进GSO的目标主机选择算法

目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求解。该算法通过引入步长调整因子,能够动态调整移动步长,克服了步长过大或过小导致的精度不高、后期收敛较慢的缺点。全面考虑物理主机负载指标,建立负载均衡模型,将萤火虫算法中个体与节点资源相对应,利用萤火虫发光机制寻优求解,以实现目标主机的优化选择。仿真实验表明,该算法能够快速完成目标主机的选择,有效平衡系统资源,实现数据中心负载均衡。     

基于Pareto遗传算法和TRIZ理论的数控装备加工参数智能优化

针对数控装备加工参数优化问题,提出了一种基于Pareto遗传算法结合TRIZ理论的优化算法.首先建立优化目标为切削效率和刀具耐用度的多目标优化模型,基于Pareto遗传算法实现先寻优后决策的求解模式,并得到Pareto最优解集;其次,基于TRIZ发明问题解决理论,从最优解集中分析技术矛盾并建立矛盾矩阵表,根据技术问题解决原理进行最优解的决策,有效地避免了基于经验和偏好选择的弊端,实现合理寻优和理性决策的良好组合.最后,通过采用4组切削参数分别进行铣削后的表面粗糙度实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于自适应环境因子熵权决策的多目标特征选择

多目标进化算法在特征选择方面有显著的优势，但其求解高维数据最优特征子集的性能依然较差，且从获得的Pareto解集中选择合理最优解仍是一个挑战性的问题.为了解决该问题，提出一种基于自适应环境因子熵权决策的多目标特征选择算法.首先，通过设计环境因子来自适应识别关键特征，优化候选特征子空间；其次，将环境因子嵌入改进的交叉算子和变异算子，实现全局最优特征子集的自适应搜索；最后，利用关联环境因子的熵权决策策略，从获得的Pareto解集中选出最优解.实验表明，与现有的五种多目标特征选择算法相比，提出的算法具有更高的分类精度，并能准确地获取全局最优解，验证了该算法的有效性.     

基于能效的分布式轻量级WSN目标跟踪算法

针对不确定性复杂运动目标跟踪中的节点调度以及节能问题,提出了基于能效的无线传感器网络分布式多节点协作的目标跟踪算法.根据监控区域内目标的运动状态以及局部区域的节点密度,利用节点的剩余能量和调度情况,确定无线传感器网络在跟踪目标过程中的簇规模,使网络的局部能量消耗达到均衡.利用高斯Cost-Reference粒子滤波对目标进行跟踪,以减少对噪声建模的依赖性.仿真结果表明,该算法达到了跟踪精度的要求,解决了节点调度问题,并有效地均衡了网络能耗.     

基于改进模拟退火算法的多船会遇避碰决策

针对多船会遇态势下的船舶避碰行动决策问题,提出一种基于改进的模拟退火算法的船舶转向避让的计算方法.优化船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数,利用改进的模拟退火算法,在全局范围内筛选并获得最优解.仿真结果表明,改进的模拟退火算法相比传统算法,在算法运行时间和精度上更优,能够满足多船会遇态势下让路船转向避碰行动决策的有效性要求.     

云计算中基于多目标优化的虚拟机整合算法

云数据中心中存在着高能耗和高服务水平协议违约率的问题,为了解决此问题,提出了一种基于多目标优化的虚拟机整合算法.综合考虑能耗、服务质量和迁移开销等多种因素,将虚拟机整合问题构建为一个具有资源约束的多目标优化问题.使用蚁群系统算法对该多目标优化问题进行求解,进行虚拟机整合,获得近似最优的虚拟机主机映射关系.为了减少算法复杂度,利用CPU利用率双阈值来判断主机负载状态,根据主机负载状态分阶段进行整合并使用不同的整合策略.基于CloudSim平台对多目标优化的虚拟机整合算法和其他6种虚拟机整合算法进行仿真实验,将本文算法与现有虚拟机整合算法实验结果进行比较,结果表明本文提出的算法在能耗和服务水平协议违约方面优化显著,具有较好的综合性能.