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蚁群算法求解分布式系统任务分配问题 被引量：13
1
作者 王灵霞 张远平 吴佩莉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1472-1474,共3页
蚁群算法是受自然界蚂蚁觅食过程中,基于信息素的最短路径搜索食物行为的启发提出的一种智能优化算法。研究表明,在求解复杂优化问题方面该算法具有一定的优越性。任务分配问题是一类典型的组合优化问题。应用蚁群算法来解决多处理器分... 蚁群算法是受自然界蚂蚁觅食过程中,基于信息素的最短路径搜索食物行为的启发提出的一种智能优化算法。研究表明,在求解复杂优化问题方面该算法具有一定的优越性。任务分配问题是一类典型的组合优化问题。应用蚁群算法来解决多处理器分布式系统上的任务分配问题,一个任务只能分配给一个处理器处理,而一个处理器可以处理多个任务,其中每个处理器都有固定成本和能力限制。仿真结果表明,该算法比禁忌搜索和随机方法具有更好的求解能力。 展开更多
关键词 蚁群算法 任务分配问题 分布式系统 组合优化 任务 处理器
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基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题 被引量：46
2
作者 王峰 张衡 +1 位作者 韩孟臣 邢立宁 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1967-1983,共17页
无人机多机协同控制系统近年来已被广泛地应用在军事打击、海洋监测、陆地航拍和灾情探测等领域.针对无人机协同多任务分配问题,为了更加准确地描述无人机协同多任务分配场景,本文考虑实际应用场景下的多种复杂约束,并以无人机飞行总航... 无人机多机协同控制系统近年来已被广泛地应用在军事打击、海洋监测、陆地航拍和灾情探测等领域.针对无人机协同多任务分配问题,为了更加准确地描述无人机协同多任务分配场景,本文考虑实际应用场景下的多种复杂约束,并以无人机飞行总航程最少和任务完成时间最短为优化目标,构建了混合变量多约束的无人机协同多任务分配问题模型M-CMTAP.为了高效求解上述模型,本文提出一种基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法C-MOPSO.C-MOPSO采用基于任务分配和路径规划的编码方法表示无人机的任务分配结果和路径规划结果及基于约束处理的可行解初始化方法生成可行粒子;同时利用基于结构学习的重组策略对粒子进行更新以提高种群的多样性和收敛性;并引入协同进化策略在两个子种群之间进行合作进化以提高算法的搜索效率.根据无人机和目标的分布状态设计4个代表性的测试实例并验证算法性能,实验结果表明,与其他采用协同进化策略的算法相比,所提算法在解的收敛性和解集多样性上均具有显著的性能优势. 展开更多
关键词 协同进化 粒子群优化算法 混合变量优化问题 多目标优化 无人机任务分配问题
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用具有混沌特性的神经网络解任务分配问题 被引量：14
3
作者 王秀宏 王正欧 乔清理 《系统工程学报》 CSCD 2001年第2期146-150,共5页
利用由一对相互藕合的混沌吸引子作为神经元构造的混沌神经网络来解决任务分配问题 .通过与传统Hopfield人工神经网络解决任务分配问题相比 ,混沌神经网络具有更强的全局搜索能力和寻优能力 .实时分布处理系统任务分配问题实例仿真结果... 利用由一对相互藕合的混沌吸引子作为神经元构造的混沌神经网络来解决任务分配问题 .通过与传统Hopfield人工神经网络解决任务分配问题相比 ,混沌神经网络具有更强的全局搜索能力和寻优能力 .实时分布处理系统任务分配问题实例仿真结果表明 ,该网络解任务分配问题有效地避免了 Hopfield人工神经网络极易陷入局部极小的缺陷 。 展开更多
关键词 任务分配问题 组合优化问题 混沌特性 人工神经网络
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求解任务分配问题的带有推荐功能的蚁群算法 被引量：5
4
作者 严珍珍 邢立宁 陈英武 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2228,共9页
为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法。构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐。为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三... 为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法。构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐。为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三种局部搜索策略,在蚁群算法迭代过程中,根据解的迭代特性自适应地嵌入算法中执行。设计了四种类型共16个不同规模的算例来验证方法的有效性,通过验证每类算例在不同规模下算子规则选择的一致性,从侧面反映了算法推荐机制的合理性。 展开更多
关键词 任务分配问题 蚁群算法 算子推荐 局部搜索
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特定的舰船维修任务分配问题研究 被引量：4
5
作者 翁辉 胡德生 《船海工程》 北大核心 2007年第2期114-117,共4页
分析战前舰船维修任务的特点,并对相关因素进行了简化,按照不同的任务需求,建立了任务模型和维修方案模型,并结合运筹学的线性规划问题和任务分派问题,给出舰船维修任务分配问题的求解方法和过程,最后用实例进行引证。
关键词 任务分配问题 舰船 维修 模型
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任务分配问题的瞬态混沌神经网络解法 被引量：1
6
作者 王秀宏 乔清理 王正欧 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期596-600,共5页
采用具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)解任务分配问题 .该方法利用神经元的自反馈产生混沌动态 ,由于混沌动态特性具有很强的搜索全局最优解的能力 ,有效地避免了传统 Hopfield神经网络 ( HNN)极易陷入局部极小的缺陷 ;同时利用时变... 采用具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)解任务分配问题 .该方法利用神经元的自反馈产生混沌动态 ,由于混沌动态特性具有很强的搜索全局最优解的能力 ,有效地避免了传统 Hopfield神经网络 ( HNN)极易陷入局部极小的缺陷 ;同时利用时变参数控制混沌行为 ,使网络在经过一个短暂的混沌倒分岔后逐渐趋于一般的 Hopfield神经网络 ,保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点 .仿真结果表明 ,TCNN解任务分配问题时 ,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优 ,同时具有更高的搜索效率 .另外 ,还用此方法求解了属于NP-完全问题的实时分布处理系统中的任务分配问题 . 展开更多
关键词 神经网络 瞬态混沌 任务分配问题 组合优化问题 稳定平衡点 全局最优解
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多核集群任务分配问题的0-1整数规划求解模型
7
作者 杨际祥 凌玲 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期344-348,共5页
研究了典型多核集群任务分配中的节点内通讯特性。基于0-1整数非线性规划模型和线性松弛技术,给出了一种0-1整数线性规划任务分配问题求解优化模型。由于节点内的通讯量与通讯延迟较大,以最小化计算代价和节点间通讯代价为研究目标的传... 研究了典型多核集群任务分配中的节点内通讯特性。基于0-1整数非线性规划模型和线性松弛技术,给出了一种0-1整数线性规划任务分配问题求解优化模型。由于节点内的通讯量与通讯延迟较大,以最小化计算代价和节点间通讯代价为研究目标的传统求解模型具有严重的局限性,而该求解模型考虑了节点内通讯代价,并采用了线性规划松弛技术,其目标是最小化计算代价、节点间通讯代价和节点内通讯代价。计算结果验证了提出的模型的有效性。 展开更多
关键词 多核集群 任务分配问题(TAP) 0-1整数规划 线性规划松弛
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任务分配问题的建模与求解 被引量：5
8
作者 聂明泓 杨丽英 聂义勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第4期710-715,共6页
建立了极大极小任务分配问题的混合整数线性规划模型,提出一种矩阵作业解答,并与穷举解及混合整数线性规划解的计算复杂度进行了比较.理论分析和数值试验表明矩阵作业法对两类任务分配问题,极大极小和总体极小任务分配问题,有效地提供... 建立了极大极小任务分配问题的混合整数线性规划模型,提出一种矩阵作业解答,并与穷举解及混合整数线性规划解的计算复杂度进行了比较.理论分析和数值试验表明矩阵作业法对两类任务分配问题,极大极小和总体极小任务分配问题,有效地提供最优解. 展开更多
关键词 任务分配问题 穷举法 混合整数线性规划 松弛线性规划 矩阵作业法
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基于集合覆盖理论的Agent协作问题研究 被引量：2
9
作者 杨克巍 李兴兵 +1 位作者 李孟军 岑凯辉 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期759-763,共5页
多智能Agent系统中的协作体现多Agent系统(MAS)的灵活性、整体性,通过协作提高Agent群体完成任务的效率.将集合覆盖理论(SCP)引入MAS系统协作行为中的任务分配问题求解,使用改进的低logarithmic ratio bound集合覆盖理论求解方法,详细... 多智能Agent系统中的协作体现多Agent系统(MAS)的灵活性、整体性,通过协作提高Agent群体完成任务的效率.将集合覆盖理论(SCP)引入MAS系统协作行为中的任务分配问题求解,使用改进的低logarithmic ratio bound集合覆盖理论求解方法,详细阐述了利用SCP理论求解Agent任务分配问题的算法,并根据一个战场作战Agent任务分配实例进行了计算,有效地解决战场作战Agent的任务分配问题. 展开更多
关键词 AGENT协作 集合覆盖理论 任务分配问题
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面向多平台多目标协同跟踪的指派问题 被引量：1
10
作者 宋志强 周献中 徐锋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第2期32-35,共4页
针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指... 针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。 展开更多
关键词 跟踪任务分配 指派问题 粒子编码 离散粒子群优化算法 局部搜索
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