多目标微粒群优化算法综述

作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向.     

Synthesis of a linearly interpolated gain scheduling controller for large flexible spacecraft ETS-VIII

This paper illustrates a design procedure for a linearly interpolated gain scheduling controller for Engineering Test Satellite VIII (ETS-VIII) using its linear parameter-varying (LPV) model. The LPV model here consists of piecewise-linear functions of the paddle rotation angle and a norm-bounded perturbation. The main purpose of this research is to derive a simple structured scheduling law that can be easily implemented in a satellite onboard computer. The derived gain has only two grid points and is scheduled simply by linear interpolation, which is desirable from the standpoint of implementability. Moreover, since the synthesis condition is based on parameter-dependent Lyapunov functions, it gives less conservative results than existing methods. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed synthesis.     

网格环境下可靠的可分割作业调度机制

针对传统可分割作业多路调度算法不能适应动态网格环境的不足,基于统一多路(Uniform Multi-Round:UMR)算法,提出一种可靠的可分割作业调度机制.系统动态地监控网格资源的变化,当资源发生变化时,通过性能预测与评估,及时地对剩余作业进行再调度.实验表明,较之传统的多路调度算法,该机制在动态的网格环境下,降低了作业完成时间,有效地利用了网格资源,提高了作业调度的可靠性.     

功能替代实时事务模型的二重调度算法

二重调度算法分析了功能替代实时事务模型的基本特征,提出一种动态记录系统实时环境的数据结构,进而提出快速执行事务内部调度的若干策略,包括最佳替代的选择策略、替代夭折策略及替代重启策略.实验结果证明,当系统能够存在资源冲突时,该算法能够显著提高事务的成功执行率和事务系统的可靠性.     

能量限制下基于效用获取的实时节能调度算法

面向基于电池供电的嵌入式实时系统,设计效用获取的实时节能调度算法.在实时系统的研究中,通常采用同步机制来实现任务对资源的互斥共享访问.在这种情况下,调度算法旨在能量受限下获得最大的系统效用,同时满足实时任务的可调度及任务同步.提出了两步节能算法(two-step energyefficient algorithm,TS...     

基于缓存利用率检测的调度算法

针对目前卫星通信网络中虚拟信道调度与缓存管理算法间的孤立性,提出一种基于缓存利用率检测的调度算法。该算法通过对星上缓存利用率和紧迫度的分析,由调度函数指示完成相应虚拟信道的调度。采用OPNET对该调度算法进行仿真与对比分析,结果表明缓存利用率检测调度算法在保证一定吞吐量的前提下,能有效降低数据丢失率和延时,避免因不公平性导致的低优先级业务的“饿死”现象。     

基于PSO的矿山企业动态配矿优化研究

采用粒子群优化(PSO)算法求解矿山企业动态配矿问题。依据开采条件圈定出可开采的矿块,用粒子的一位代表矿块,并用0或者1代表选择该矿块来开采,重新定义在约束条件下PSO粒子的运算与“飞行”规则,实现动态配矿优化的粒子群算法。该PSO算法实施简单,优化效果明显,通过2009年实际生产情况与优化结果的对比表明,该算法在生产成本几乎不变的情况下,明显提高了企业效率。     

一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法

针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。     

基于流量调度的多链路负载均衡算法

针对多重上联链路负载不均衡问题,提出CIAP算法。基于链路时延和剩余带宽的协方差值,对路由表进行二次调整,调用PBA算法将IP碎片映射到各个链路上,使多链路负载达到相对均衡。实验结果表明,在网络重载状况下,CIAP算法的优化性能较DTIA有较大提高。     

相控阵三维声呐信号采集与处理系统

高精度三维成像声呐的实现需要完成大规模信号同步采集和海量数据并行计算,为此,提出基于现场可编程逻辑门阵列的并行计算系统。在使用同源时钟的前提下,利用Spartan-3对平面阵2304路换能器信号进行同步采样,通过离散傅里叶变换降采样以减小采样数据规模,采用Virtex-5重新计算换能器权重以降低运算量,使用分步的波束形成算法以减小系统所消耗的存储器规模,同时在PC上实现三维图像实时显示。实验结果证明了该系统的可行性。