云自适应粒子群优化算法在数值积分中的应用

为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法。由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度。通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法。     

云自适应粒子群算法

文中提出了云自适应粒子群优化（CAPSO）算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

基于云变异的云自适应粒子群算法

研究云粒子群优化算法问题,为了克服云粒子群优化算法易过早收敛的缺点和提高优化多峰函数的性能。提出了一种云变异的云自适应粒子群优化新算法,结合全局最优值和粒子适应度的比值体现出粒子优差的特点,利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重,并且对粒子位置进行了基于云模型的变异操作,合理的对粒子群各参数进行设置,典型测试函数仿真结果表明,改进优化算法能有效找出全局最优解,提高了收敛精度和收敛速度,且适宜于多峰值问题寻优,是一种可行而有效的优化方法。     

基于云遗传的RBF神经网络的交通流量预测

以神经网络和混沌时间序列理论为基础,提出了一种基于云遗传的RBF神经网络优化算法。该算法利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构。将该算法应用到Logistic混沌时间序列和实测交通流时间序列进行算法的有效性验证,并与传统的RBF算法和遗传算法优化的RBF算法（GARBF）进行比较。仿真结果表明该算法对混沌时间序列和交通流预测的精度有较大提高,从而证明该算法在交通流时间序列预测领域的可行性和有效性。     

基于二进制量子微粒群算法的二维熵图像分割

分析量子计算的特点,对量子旋转门进行研究,给出了新的量子旋转门调整策略,并与离散二进制粒子群优化算法进行组合,提出了二进制量子粒子群优化算法。该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点。用典型复杂函数对其进行测试,测试结果表明,算法的优化质量和效率都优于离散二进制粒子群优化算法。将二进制量子粒子群优化算法与阈值法相结合应用于图像分割,结果表明了基于二进制量子粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。     

基于云模型的自适应量子粒子群算法

利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质, 提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法。首先分析量子粒子群算法的控制机制, 在此基础上, 使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制, 达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调整的目的, 使算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力。同时, 补充针对性的优化方案, 有效避免算法陷入局部最优。对典型测试函数的仿真对比实验表明, 该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点, 相比其它同类算法具有一定优势。     

改进的云自适应粒子群优化算法

为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。     

多群体云人口迁移算法

在原人口迁移算法的基础上,提出一种多群体云人口迁移算法(CMPMA)。利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,通过改变云发生器的参数,由基本云发生器分别实现初始群体的生成和改进的人口流动操作,同时,增加了群最优记录,由多个人口群体同时进化寻优,显著提高了算法的运行效率和求解质量。通过典型函数和实例测试验证,算法是可行、有效的。     

基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究

针对QoS组播路由问题,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。为了更好地求解该问题,算法采用预处理机制。首先将图形网络拓扑转换为树形网络拓扑,在此基础上进行粒子的编解码,从而杜绝了坏粒子及环路的产生,减少了重复粒子;并利用量子粒子群算法进行粒子群遍历寻优,同时在每次粒子位置移动后,均进行粒子群体的交叉和选择操作,以提高粒子群个体的多样性,增强算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度。最后,将该算法与传统的粒子群优化算法进行编程对比。实验仿真结果表明:改进后的量子粒子群优化算法能获得比传统粒子群优化算法更优的解,同时具有更快的收敛速度及全局寻优能力。     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

Fuzzy Based Ant Colony Optimization Scheduling in Cloud Computing

Cloud computing is an Information Technology deployment model established on virtualization. Task scheduling states the set of rules for task allocations to an exact virtual machine in the cloud computing environment. However, task scheduling challenges such as optimal task scheduling performance solutions, are addressed in cloud computing. First, the cloud computing performance due to task scheduling is improved by proposing a Dynamic Weighted Round-Robin algorithm. This recommended DWRR algorithm improves the task scheduling performance by considering resource competencies, task priorities, and length. Second, a heuristic algorithm called Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization is proposed to solve the task execution delay problem in DWRR based task scheduling. In the end, a fuzzy logic system is designed for HPSPACO that expands task scheduling in the cloud environment. A fuzzy method is proposed for the inertia weight update of the PSO and pheromone trails update of the PACO. Thus, the proposed Fuzzy Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization on cloud computing achieves improved task scheduling by minimizing the execution and waiting time, system throughput, and maximizing resource utilization.     

基于MPSO算法的云计算资源调度策略

针对云计算服务集群资源调度和负载平衡的优化问题,提出一种基于改进的粒子群优化算法的云计算资源调度策略。将动态多群体协作和变异粒子逆向飞行思想引入到粒子群优化算法中,从而控制全局搜索和局部搜索,尽量避免陷入局部最优。在CloudSim 平台进行模拟测试,结果表明,该调度策略有效且执行效率较高。     

基于云多目标微粒群算法的多项目调度方法

针对多技能员工受限的多项目调度问题的特点,建立了以项目群的总工期及总费用最小为目标的调度模型;将云模型嵌入到基于Pareto的向量评价微粒群算法（VEPSO-BP）中,提出了一种新的云多目标微粒群算法（CMOPSO）;该算法结合任务分配矩阵及开工时间设计了微粒编码,能根据微粒适应度自动调整惯性因子;结合软件研发实例测试了CMOPSO的性能,与VEPSO-BP进行了对比;实验结果表明CMOPSO能取得更为丰富且优化效果更好的Pareto非支配解。     

基于正态云的粒子群优化算法及其应用

为辨识非线性系统Hammerstein模型,将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,提出一种基于正态云模型的改进粒子群算法(NCPSO)。该算法采用动态变异概率,对全局最优粒子和粒子自身最优位置进行正态云变异,以产生新的粒子引导种群的飞行,有效避免早熟收敛。采用一种广义学习策略,提升粒子向最优解飞行的概率,将NCPSO算法用于对Hammerstein模型的辨识,相比其他算法,该算法辨识精度较高。     

基于改进量子遗传算法的云计算资源调度

针对云计算环境下资源的高效调度问题,当前研究较少关注云服务提供商的服务成本,为此,以云服务提供商降低最小服务成本为目的,提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵,该算法将量子位的二进制编码转换为实数编码,并使用旋转策略和变异算子保证算法的收敛性。通过仿真实验平台将此算法与遗传算法和粒子群算法进行比较分析,在种群迭代次数为100的情况下,分别取种群数为1和10,实验结果表明该算法能取得更小的最小服务成本。     

云计算调度粒子群改进算法

云计算资源调度是云计算中一个关键且复杂的调度问题,需要考虑众多的因素.为减少任务完成时间,本文提出了一种云资源调度粒子群改进算法.首先,本文在惯性权重线性递减的基础上,加入了混沌随机数扰动,使惯性权重有概率的适度增加,以便于跳出局部搜索,进行全局搜索;其次,针对粒子群算法和蚁群算法都容易陷入局部最优的缺点,结合粒子群算法和蚁群算法的优化策略,提出了一种改进的混合优化策略.其仿真结果及实际算例测试结果表明,在相同条件下改进算法能够寻到更精确的解.     

A Survey of PSO-Based Scheduling Algorithms in Cloud Computing

Cloud computing provides effective mechanisms for distributing the computing tasks to the virtual resources. To provide cost-effective executions and achieve objectives such as load balancing, availability and reliability in the cloud environment, appropriate task and workflow scheduling solutions are needed. Various metaheuristic algorithms are applied to deal with the problem of scheduling, which is an NP-hard problem. This paper presents an in-depth analysis of the Particle Swarm Optimization (PSO)-based task and workflow scheduling schemes proposed for the cloud environment in the literature. Moreover, it provides a classification of the proposed scheduling schemes based on the type of the PSO algorithms which have been applied in these schemes and illuminates their objectives, properties and limitations. Finally, the critical future research directions are outlined.     

关于多处理机调度问题的量子粒子群算法研究

对多处理机调度问题建立数学模型,提出了将量子计算和粒子群算法相结合的方法来解决这类调度问题,该方法不仅寻优速度快,而且提高了进化后期算法的收敛精度。通过对比测试,体现了量子粒子群算法的有效性。     

云计算调度算法综述

对当前云计算的调度算法进行了综述;介绍和分析了在云计算调度算法领域里比较有代表性的两个基本的算法——遗传算法和粒子群优化算法;最后对今后的研究方向进行总结和展望。