混合变邻域和声搜索的独立任务调度问题研究

结合和声搜索和变邻域搜索算法的特点,提出混合的和声变邻域搜索算法,并将混合算法用于解决多处理机独立任务调度问题.混合算法采用列表调度方法对和声解进行编码,把和声分量转换为基于优先级的独立任务调度模型,利用变邻域搜索算法对和声解进行局部搜索以提高和声算法的搜索效率和解质量,利用模拟退火算法中的Metropolis准则作为新解接受准则,防止算法陷入局部极值.仿真实验对比结果表明,混合算法在解决独立任务的多处理机调度中具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度,并且能够跳出局部极小获得更高质量的解.     

面向不同目标覆盖要求的异构有向传感器网络节点调度算法

针对给定部署区域中不同的监测目标有不同的覆盖需求和现有的调度算法大多针对同构有向传感器节点忽略了节点异构对调度性能的影响的问题,提出两种异构有向传感器网络节点调度策略.一种方法是通过对问题进行数学建模,将节点调度问题转化为目标优化问题,采用改进的和声搜索算法进行求解.改进和声搜索算法针对原始和声搜索在陷入局部最优时的过...     

求解NWFS调度的改进和声搜索算法

以无等待流水车间(NWFS)总流水时间为优化目标,提出一种改进的和声搜索算法。建立NWFS调度优化的问题模型,设计总流水时间的快速评估方法。采用LPV规则实现离散问题的连续编码,给出改进的和声搜索算法对总流水时间执行优化,达到总流水时间的全局和局部最优。对标准算例做仿真,并在相同条件下与现有算法比较,验证该算法的可行性和有效性。     

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题

针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。     

求解零空闲流水线调度问题的和声退火算法

针对以最大完工时间为目标的零空闲流水线调度问题提出了和声退火算法。首先引入了基于ROV规则的编码方式,使和声搜索应用于离散问题,从初始化方法、参数调整、候选解的产生、和声记忆库的更新方法等四个方面对基本和声搜索算法进行了改进,基于此提出了改进的和声搜索算法;其次,结合和声搜索和模拟退火算法的优点,分别对和声搜索过程中的最优解、和声记忆库中的随机选中的解及一个新解分别进行模拟退火,提出了三种不同的和声退火算法。仿真实验表明所提算法的有效性和优越性。     

基于动态行为选择的和声搜索算法

和声搜索算法是一种模拟音乐即兴创作过程的元启发式搜索,已成功应用于解决许多实际问题.针对高维函数优化问题,提出一种基于动态行为选择的和声搜索算法.在算法中新和声的即兴创作有3种策略,迭代过程中通过计算每个策略的即时价值和综合价值选择和声的即兴创作策略,并通过个体即兴创作策略选择方法提升寻优速度或避免陷入局部最优解.将所提出算法与9个改进和声搜索算法在22个基准函数上进行对比.实验结果表明,所提出算法具有较好的求解精度、稳定性和收敛速度,擅长于解决复杂的高维问题.     

全局和声搜索方法及其在仿人灵巧臂逆运动学求解中的应用

仿人灵巧臂逆运动学(IK)问题可转化为等效的最小化问题,并采用数值优化方法求解.和声搜索(HS)是模拟乐师在音乐演奏中调整音调现象的一种启发式搜索方法,目前还尚未在机器人机械臂逆运动学问题中得到应用.本文提出一种基于粒子群体智能的全局和声搜索方法(GHSA),该方法在和声搜索算法中引入微粒群操作(PSO),采用粒子群策略替代常规和声搜索算法中的搜索法则创作新和声,通过粒子自身认知和群体知识更新和声变量位置信息平衡算法对解空间全局探索与局部开发间能力;同时算法还引入变异操作增强算法跳出局部最优解能力,基准函数测试表明该方法改善了全局搜索能力及求解可靠性.在此基础上以七自由度(7-DOF)冗余仿人灵巧臂为例,考虑以灵巧臂末端位姿误差和“舒适度”指标构建适应度函数并采用GHSA算法求解其逆运动学(IK)问题,数值仿真结果表明了该方法是解决仿人灵巧臂逆运动学问题的一种有效方法.     

求解批量流水线调度问题的改进和声搜索算法

针对以最大完工时间为目标的批量流水线调度问题,提出一种改进的和声搜索优化算法。该算法采用ROV规则的编码方式,使具有连续本质的和声搜索算法能直接应用于调度问题。对和声库的初始化和候选解的产生方式进行改进。针对该算法容易陷入局部最优的缺陷,将其与阈值接受算法结合,得到2种混合算法。仿真结果证明了该算法的有效性。     

动态调整策略改进的和声搜索算法

为了得到高维复杂问题的全局高精度最优解,提出一种动态调整策略,并用该策略改进和声搜索算法。算法选取和声记忆库中最差和声向量作为优化调整目标,随着迭代的进行,逐步降低决策变量的调整概率,该方法能够使得算法在全局探索能力和局部高精度开发能力之间实现平衡,有效提高了新和声更新最差和声的成功率。通过6个高维Benchmark测试函数的仿真结果表明,提出的动态调整策略能够有效提高和声搜索算法求解高维复杂优化问题的能力。     

基于离散和声搜索的云计算任务调度研究

云计算任务调度是云计算最重要的问题之一。为解决云计算调度问题,提出一种基于改进和声搜索的调度算法。该算法采用离散形式编码,以总的任务完成时间为优化目标,并对标准和声搜索算法中新和声产生方式进行了改进。最后,在Cloud Sim平台上进行了仿真实验。实验结果表明,新提出的算法具有较好的调度性能。     

Dynamic economic load dispatch using hybrid swarm intelligence based harmony search algorithm

This paper presents the hybrid harmony search algorithm with swarm intelligence (HHS) to solve the dynamic economic load dispatch problem. Harmony Search (HS) is a recently developed derivative-free, meta-heuristic optimization algorithm, which draws inspiration from the musical process of searching for a perfect state of harmony. This work is an attempt to hybridize the HS algorithm with the powerful population based algorithm PSO for a better convergence of the proposed algorithm. The main aim of dynamic economic load dispatch problem is to find out the optimal generation schedule of the generators corresponding to the most economical operating point of the system over the considered timing horizon. The proposed algorithm also takes care of different constraints like power balance, ramp rate limits and generation limits by using penalty function method. Simulations were performed over various standard test systems with 5 units, 10 units and 30 units and a comparative study is carried out with other recently reported results. The findings affirmed the robustness and proficiency of the proposed methodology over other existing techniques.     

一种全局和声搜索算法求解绝对值方程

绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1时, 给出了一个求解绝对值方程的全局和声搜索算法。新的和声搜索算法使用了位置更新和小概率变异策略, 实验结果表明, 该算法具有较强的全局搜索能力, 且收敛快、数值稳定性好、参数少等优点, 是求解绝对值方程的一种有效算法。     

A novel global harmony search algorithm for task assignment problem

The objective of task assignment problem (TAP) is to minimize the sum of interprocessor communication and task processing costs for a distributed system which subjects to several resource constraints. We use a novel global harmony search algorithm (NGHS) to solve this problem, and the NGHS algorithm has demonstrated higher efficiency than the improved harmony search algorithm (IHS) on finding the near optimal task assignment. We also devise a new method called normalized penalty function method to tradeo^® the costs and the constraints. A large number of experiments show that our algorithm performs well on finding the near optimal task assignment, and it is a viable approach for the task assignment problem.     

一种自适应全局和声搜索算法

针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.

     

多样性保持的和声搜索算法及其TSP求解

为了改善和声记忆库群体多样性, 提高算法的全局寻优能力, 在度量群体多样性指标的基础上, 从参数动态调整方法、和声记忆库更新策略两个方面对基本和声搜索算法进行了改进, 提出了多样性保持的和声搜索算法, 并将该算法应用于TSP的求解。结合TSP问题特点, 设计了基于交换和插入算子的和声微调方法。实例优化结果表明, 改进后的算法不容易陷入局部最优, 优化性能显著提高。     

VARIANCE-BASED HARMONY SEARCH ALGORITHM FOR UNIMODAL AND MULTIMODAL OPTIMIZATION PROBLEMS WITH APPLICATION TO CLUSTERING

This article presents a novel variance-based harmony search algorithm (VHS) for solving optimization problems. VHS incorporates the concepts borrowed from the invasive weed optimization technique to improve the performance of the harmony search algorithm (HS). This eliminates the main problem of constant parameter setting in the algorithm proposed recently and named as explorative HS. It uses the variance of a current population as well as presents a solution vector to improvise the harmony memory. In addition, the dynamic pitch adjustment operator is used to avoid solution oscillation. The proposed algorithm is evaluated on 14 standard benchmark functions of various characteristics. The performance of the proposed algorithm is investigated and compared with classical HS, an improved version of HS, the global best HS, self-adaptive HS, explorative HS, and the recently proposed state-of-art gravitational search algorithm. Experimental results reveal that the proposed algorithm outperforms the above-mentioned approaches. The effects of scalability, noise, harmony memory size, and harmony memory consideration rate have also been investigated with the proposed algorithm. The proposed algorithm is then employed for a data clustering problem. Four real-life datasets selected from the UCI machine learning repository have been used. The results indicate that the VHS-based clustering outperforms the existing well-known clustering algorithms.     

全局调距和声特征选择算法

特征选择技术能有效解决维数灾难问题，许多搜索策略已经被应用到特征选择问题中。针对和声特征选择算法搜索能力低下的问题，提出了一种基于全局自适应调距的和声特征选择算法（HSFS-GPA）。将特征集的距离定义引入到特征选择问题中，在算法搜索过程中结合全局信息对随机产生的新和声进行调整，以一定概率减小候选和声与当前最优和声的距离来加快算法搜索速度，或减少候选和声与最差和声的距离以避免陷入局部最优；同时，采用竞争选择方案随时更新和声库全局信息，改进和声库的更新机制提高算法搜索质量。将HSFS-GPA与原始和声特征选择算法、粒子群算法和遗传算法进行对比实验，HSFS-GPA所选特征子集的大小比原始和声算法减少15%，子集评价值平均提高到0.98。实验结果表明，HSFS-GPA能在相同的条件下搜索到更优质的特征子集。     

基于改进多目标骨干粒子群算法的电力系统环境经济调度

针对粒子群优化算法种群多样性不足、易陷入局部寻优的问题,提出一种基于改进多目标骨干粒子群优化算法(improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization,IBBMOPSO)的电力系统环境经济调度的求解方法.IBBMOPSO采用一种搜索权重非线性递减...     

基于改进全局和声搜索算法LSSVM的短期电力负荷预测

针对全局和声搜索算法（GHS）存在的缺陷,提出改进全局和声搜索算法（IGHS）。该算法通过扩大最优和声搜索区域,并在搜索过程中引入受和声库影响的微调变量,从而增强了算法跳出局部极小值束缚的能力。将该改进算法应用于电力负荷预测中,提出基于改进全局和声搜索算法最小二乘支持向量机（IGHS-LSSVM）的负荷预测方法。利用某电力公司的历史数据进行仿真,结果表明方法具有较高的预测精度。