共查询到18条相似文献，搜索用时 234 毫秒
1.
在基于802.16j的无线中继网络中,考虑路由和调度的联合优化问题,最小化系统总调度时间. 首先采用线性规划的方法建立路由,进行链路业务速率分配,然后基于平移和交换思想提出一种链路调度算法. 理论分析证明所提算法的性能在最坏情况下,不会超过最优性能的1.5倍. 仿真结果表明,所提算法的平均性能非常接近最优性能. 相似文献
2.
描述了基于旅行商问题的蚁群算法数学模型,分析了信息素启发因子α、能见度启发因子β、蚂蚁数量m与信息素残留系数ρ对蚁群算法全局搜索能力与收敛性的影响,提出一组能优化算法性能的参数组合。实验表明,该参数组合能比较快地求得全局最优解,同时避免出现陷入局部最优和过早停滞问题。 相似文献
3.
由于机会路由能够利用无线信道的广播特性和有损特性,因此一直是提高无线网络路由性能的一个很有效的途径。提出一种基于深度强化学习的无线多跳网络能量高效机会路由算法,该算法使得智能体能够通过训练学习最优的路由策略,以通过机会路由的方式减少传输时间,同时平衡能耗延长网络寿命。此外,本算法还可以极大地缓解冷启动问题并获得较好的初始性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。 相似文献
4.
陈钊 《安徽职业技术学院学报》2018,(2):19-21,28
针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。 相似文献
5.
邹汪平 《贵阳金筑大学学报》2013,(3):28-31
基于量子竞争决策算法并将其应用到网络路由算法的优化中,再通过无线传感器网络中利用该算法机制提出一种新的SL-MAC算法。经过对比研究发现,该算法能够满足网络路由的节能需要,是一种十分有效的全局优化算法。 相似文献
6.
下一代网络服务质量要求解决多约束服务质量路由问题.在分析了服务质量路由特点及相关工作的基础上,并提出服务质量路由新计算方法.方法基于路径计算,首先计算最少跳路径,然后利用非线性花费函数进行求解并判断约束路径,最后求出优化多约束路径。通过对网络拓扑状态仿真结果表明,该算法能快速求解在多约束条件下优化路径,约束参数扩展性好。 相似文献
7.
全局最优退火的PSO算法及在交通控制中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
为进行区域交通的协调控制,针对微粒群算法的优缺点,提出基于全局最优退火的微粒群算法.该算法能增强算法探索和开发的能力,避免计算量过度增加.典型测试函数结果显示,能提高算法搜索速度、搜索精度.仿真结果表明,该方法应用于区域交通协调控制信号配时,可获得更低的车辆平均延误和平均停车率. 相似文献
8.
任务卸载是雾计算的主要技术之一，即计算能力不足的节点将任务卸载给具有富余资源的节点帮助计算。以优化任务平均卸载时延和提升卸载服务成功率为目标，利用多臂老虎机理论为动态雾计算网络提出一种基于在线学习的任务卸载算法，可实时做出最优卸载决策。将该算法扩展到非稳定网络状态，使之可以动态追踪网络中节点的资源与环境变化，实时调整卸载决策。详细分析所提出算法的性能、复杂度和存储占用情况。仿真结果表明，这两种算法可达到的长期平均任务卸载时延均十分接近理想算法下的最优时延，卸载服务成功率也得到显著提升。此外，所提算法在非稳定的网络状态下能够追踪到计算资源与环境的变化。 相似文献
9.
针对基本粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进PSO算法:当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索,并将改进的PSO算法应用到酒精流加发酵过程的补料优化.实验结果表明,运用改进的PSO算法在进行流加发酵过程的补料优化时,它的寻优性能良好,而且寻优速度很快,可以提高最终产物14%的产量. 相似文献
10.
文章针对传统蚁群算法在无线传感网中路由收敛速度慢、网络平均能耗大等问题,在已有无线传感网算法的基础上提出了改进的蚁群算法。该算法将相邻节点的能耗作为影响转移概率的一个因素,同时限定所经路径上的最大信息素和最小信息素。实验结果表明,该算法在不损失精确度的情况下,提高了网络传输的实时性,降低了网络的平均能耗,在一定程度上延长了无线传感器网络的生命周期。 相似文献
11.
针对无线传感器网络（WSN）数据融合算法中传统反向传播（BP）神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题，提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法（BSO-BP）。用天牛须搜索（BAS）算法对粒子群算法进行改进，利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值，引入WSN数据融合中，簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取，将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明，BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度，减少冗余数据传输，延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法，BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 相似文献
12.
改进微粒群算法在机组组合问题中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
提出一种求解机组组合问题的改进微粒群优化算法.将机组启停状态变量和机组输出功率连续变量融合为一个变量,提出伪输出功率编码,降低计算的时间复杂度;对机组分类动态调整,对多时段有效地直接优化;对各种约束进行数学处理、修复处理,提高种群质量.优化结果显示该方法有效可行. 相似文献
13.
针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 相似文献
14.
巩永光 《济宁师范专科学校学报》2008,29(6):20-22
自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO).为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化. 相似文献
15.
针对市场对汽车再制造产品的需求不确定和再制造设施投入成本高的问题,引入多等级设施、市场需求率和回收率,通过对废旧汽车再制造逆向物流网络涉及到的各项成本和收入进行权衡,建立一个以收益最大为目标的混合整数规划模型,并用离散粒子群优化算法对模型进行求解,确定再制造物流网络中各设施的数量、位置和等级,以及各设施间的物流量分配。对市场需求率、回收率、设施能力等参数进行灵敏度分析,研究各参数对网络模型的影响。通过仿真实例验证模型和算法的有效性。 相似文献
16.
基于最短避碰距离和碰撞危险度的避碰决策支持 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决目前采用船舶领域进行避碰决策时选用的船舶领域多仅适用于一定水域,且选用的船舶领域模型与碰撞危险度模型考虑的因素不一致的问题,提出基于模糊四元船舶领域的碰撞危险度模糊评价模型。为解决采用最短避碰距离作为目标函数进行避碰决策时未考虑航迹偏差以及时间偏差等因素,以及根据所得的避碰参数采取的避碰措施并不能使总航程最短的问题,提出以航迹偏差、时间偏差和总航程作为目标函数的最短避碰路径模型。在综合考虑船舶领域、国际海上避碰规则和负责航行值班的高级船员的主观意识的情况下,应用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法规划出最优的避碰路径。MATLAB仿真结果表明,该算法能快速获得最优避碰路径,满足海上航行避碰要求。 相似文献
17.
针对当前船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据存在大量错误和缺失的问题,通过匹配AIS数据丢失时间制定完备AIS数据库,采用改进的Hausdorff距离公式融合轨迹空间相似度与船舶航行速度相似度,采用相似轨迹作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法的输入样本,通过数据训练得到的回归模型对AIS数据进行修复。采用实际数据进行验证。结果显示,本文提出的基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的LSSVM算法能够准确还原AIS数据。结果可以提高AIS数据的连续性和完整性。 相似文献
18.
针对卫星数传、测控任务的地面站资源调度问题,提出一种结合启发式方法的粒子群改进算法,对卫星的数传、测控任务进行一体化调度。首先分析卫星任务及地面站资源的约束条件,建立基于启发式规则的约束满足模型,筛选出较优的初始种群,然后设计一种结合启发式规则的粒子群算法求解。仿真对比实验表明,相对于常规调度算法(如遗传算法),粒子群算法具有较好的寻优能力和收敛速度;相对于传统粒子群算法,结合启发式方法的粒子群改进算法具有更好的寻优能力、收敛速度和稳定性。 相似文献