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云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。 相似文献
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在城市应急网络的大背景下,采用粒子群优化算法(PSO),对应急物流的调度进行了研究。自然选择的粒子群优化算法是在基本粒子群算法的基础上改进的算法,相比基本粒子群算法,它用当前较好的粒子代替较差的粒子,通过函数测试,表明自然选择的粒子群算法的精确度和效率都很高。利用自然选择的粒子群算法,在满足应急运输要求的前提下,充分利用各种物流设施,快速组织多种交通工具,制定应急物流最优的调度决策,以保证经济效益的最大化和实现过程的最优化。 相似文献
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为了能够提高大型商场应急疏散能力评价的准确性,确保大型商场的安全性,将改进粒子群算法优化的小波神经网络应用于大型商场应急疏散能力评价中.文章研究了小波神经网络的基本理论,确定了小波神经网络的数学模型;设计了改进粒子群算法的模型,并且提出了改进粒子群算法的优化模型;最后以10个大型商场为研究对象,利用所提出的方法对其应急疏散能力进行评价,评价结果表明,粒子群优化的小波神经网络能够快速地、准确地获得大型商场应急疏散能力的实际状况. 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(9):126-131
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计,仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 相似文献
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武斌 《中国石油大学胜利学院学报》2019,(2):50-53
降低公交运行成本、方便乘客乘坐是公交调度首要考虑的因素,因此,对公交调度进行优化设计要充分协调乘客和公交公司的利益冲突。首先建立能够模拟公交车运行的确定性模型,然后引入隶属度函数,在确定性模型的基础上建立模糊多目标规划模型,使用遗传算法对其进行求解。通过实例对基于遗传算法与确定性模型的公交调度结果进行比对,结果表明,基于遗传算法获得的公交调度模糊最优解比确定性模型更为合理。 相似文献
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针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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基于PSO的电力系统环境经济负荷调度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1):123-126
为了更好地提高云计算资源的利用率,设计了基于服务等级协议(ServiceLevel Agreement,SLA)的云计算资源智能调度实验,从分配成本、迁移成本和违约成本三方面构造了云计算资源智能调度的成本函数,并将蝙蝠算法应用到云计算资源智能调度过程中,进行资源智能调度寻优,达到资源调度代价最小的目的。最后通过CloudSim云平台进行模拟仿真,结果表明该实验方法明显优于传统的粒子群调度算法,在执行成本、资源利用率方面都有很大改进,提高了云计算系统的资源调度能力,是一种有效的调度方法。 相似文献
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太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题. 相似文献
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为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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吴慧君 《安阳师范学院学报》2021,(2):36-40
为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。 相似文献
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基于某款纯电动汽车整车性能要求进行了关键部件的参数匹配,通过搭建CRUISE模型在NEDC工况下的仿真验证了参数匹配的合理性。基于ISIGHT和CRUISE联合仿真,以续驶里程为优化目标,以主减速比和动力电池的并联电池组数为优化变量,采用NSGA-II算法进行了优化分析,优化结果显示,此款纯电动汽车续驶里程得到了有效提升,且动力性也满足预定要求。 相似文献
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为解决暑假旅行人员以成本最小化为目标的最佳旅行路线选择难题,基于路径优化理论（VRP）及粒子群算法,设计了以暑假旅游路线最短为优化目标的数学模型,采用计算机编程技术,设计了求解该优化模型的粒子群算法,并选择案例对模型及算法进行了验证。案例应用结果表明,该模型和算法能够有效解决最佳旅游路线选择难题,正确率达98%。基于VRP理论及粒子群算法的最短路选择模型不仅能够快速求解出最优路径方案,还能够有效降低人工经验选择最短路径中存在的误差。 相似文献
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为解决二维无线传感器网络随机部署产生的节点分布不均、覆盖率低的问题,提出一种融合元启发式算法的网络部署方案。该方案以节点部署空间作为约束条件、网络覆盖范围作为目标函数对二维网络覆盖模型进行数学建模。针对白骨顶鸡优化算法全局探索能力不强且在迭代后期容易陷入局部最优的缺点,该方案引入复合突变策略和随机反向策略对原算法进行改进。在二维网络覆盖模型进行的仿真测试结果表明:部署改进白骨顶鸡优化算法的二维无线传感器网络不仅网络覆盖率更高,节点也更加均匀,验证了改进白骨顶鸡优化算法解决节点部署问题的有效性和实用性。 相似文献
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为了寻找更优的机器人移动路径,将沙猫群优化算法与三次样条插值方法进行融合,对沙猫群优化算法进行改进。在改进的沙猫群优化算法中,利用混沌映射的均匀性初始化种群以提高种群多样性;通过融合互利共生和莱维飞行策略减少局部最优解的消极影响,提高算法的收敛速度和精度。通过两种仿真实验对比6种优化算法的实验数据,结果表明,改进的沙猫群优化算法的最优解、最差解和平均解都优于对比算法,验证了改进沙猫群优化算法对于解决移动机器人路径规划问题的有效性和工程实用性。 相似文献