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云环境下实现容器部署的加速粒子群优化算法
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作者 陆海锋 赵嘉凌 +2 位作者 欧阳学名 周娜琴 左利云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期756-763,共8页
基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的... 基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在:容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%~20%,利用率提升3%左右。 展开更多
关键词 云计算 微服务 容器 加速粒子群算法 多目标优化
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基于加速粒子群算法的车辆座椅悬架最优控制研究 被引量:7
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作者 刘杉 孙琪 +2 位作者 侯力文 牛宁 孙玲玲 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第3期49-54,59,共7页
针对传统最优线性二次型控制器中加权矩阵往往由设计者根据经验确定的问题,提出一种应用加速粒子群算法确定加权矩阵的方法。建立"车轮-车身-座椅、人体"6自由度随机振动系统模型,采用加速粒子群算法对座椅悬架进行参数优化,... 针对传统最优线性二次型控制器中加权矩阵往往由设计者根据经验确定的问题,提出一种应用加速粒子群算法确定加权矩阵的方法。建立"车轮-车身-座椅、人体"6自由度随机振动系统模型,采用加速粒子群算法对座椅悬架进行参数优化,并对优化后系统进行最优线性二次型控制。将基于加速粒子群算法的最优线性二次型座椅悬架系统中"座椅、人体"垂向加速度与初始系统及基于常规粒子群算法和遗传算法的最优线性二次型控制系统进行对比,验证了此控制系统的有效性和优越性。 展开更多
关键词 振动与波 座椅悬架 加速粒子群算法 最优控制 乘坐舒适性
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基于自加速遗传粒子群算法的半封闭式温室能耗预测 被引量:10
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作者 陈教料 陈教选 +2 位作者 杨将新 胥芳 沈真 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第24期186-193,共8页
针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,S... 针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,SPSO-GA)对温室物理模型中难以确定的参数进行辨识,建立半封闭式温室能耗预测模型。根据上海半封闭式玻璃试验温室的气象数据和测量的能耗值,分别采用遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)和SPSO-GA进行参数辨识与能耗预测比较分析。采用SPSO-GA获得的温室能耗预测结果与实测数据的相对误差为1.4%,分别比GA和PSO减少了2.9%和13.7%。根据日太阳光照辐射总量、室外日均温度2个参数及相应的变化曲线,预测的温室能耗值精确度大于86%。试验与模拟结果验证了基于SPSO-GA的温室能耗预测模型有效,可为半封闭式温室能量负载设计、管理和控制提供理论依据。 展开更多
关键词 温室 算法 能耗管理 半封闭式温室 加速遗传粒子算法
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基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类 被引量:10
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作者 张宇献 董放 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第2期121-125,共5页
针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过... 针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过模糊C均值聚类算法对分段聚合近似曲线进行划分.将所提出的负荷分类法用于辽宁某地电力负荷数据分类中,结果表明,所提方法要优于传统分段聚合近似分类方法. 展开更多
关键词 电力负荷 小波阈值去噪 特征提取 聚合近似 加速粒子群 模糊聚类 相似性度量 负荷分类
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基于并联机构的车辆座椅参数优化及性能分析 被引量:3
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作者 时培成 李云龙 肖平 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1001-1010,共10页
为进一步提升车辆座椅悬架的隔振性能,利用连杆弹簧并联机构,设计了一种具有准零刚度的非线性座椅;在对座椅参数进行加速粒子群算法优化后,建立了“人-座椅-车”七自由度集中参数耦合模型,完成了汽车在不同路面激励下的人体动力学响应... 为进一步提升车辆座椅悬架的隔振性能,利用连杆弹簧并联机构,设计了一种具有准零刚度的非线性座椅;在对座椅参数进行加速粒子群算法优化后,建立了“人-座椅-车”七自由度集中参数耦合模型,完成了汽车在不同路面激励下的人体动力学响应仿真实验,对比分析了相同激励下线性座椅人体动力学响应。研究结果表明:参数经过加速粒子群优化算法处理的并联机构座椅满足汽车座椅设计国标GB 15083—2006和行标QC/T 740—2005要求;该座椅具有准零刚度特性,在各种路面激励下均能保持较好的隔振效果,在随机路面激励下并联机构非线性座椅悬架系统的人体各部位加速度均方根值下降了86%,位移均方根值下降了38%。 展开更多
关键词 并联机构 非线性座椅悬架 加速粒子群算法(APSO) 准零刚度特性 隔振
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多特征和APSO-QNN相结合的语音端点检测算法 被引量:4
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作者 董胡 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期90-95,共6页
针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络(APSO-QNN)相结合的端点检测算法。该算法通过提取语音信号的短时能量特征、循环平均幅度差函数特征、频带方差... 针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络(APSO-QNN)相结合的端点检测算法。该算法通过提取语音信号的短时能量特征、循环平均幅度差函数特征、频带方差特征及美尔频率倒谱系数特征,将这些特征量输入量子神经网络(QNN)进行学习并利用加速粒子群算法对量子神经网络参数进行优化,构建语音端点检测模型,实现对信号的类型的判别。仿真实验结果表明,该方法不仅提升了语音端点检测的正确率,而且降低了虚检率与漏检率,具有较强的抗噪鲁棒性。 展开更多
关键词 端点检测 加速粒子群优化 量子神经网络 正确率 鲁棒性
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基于AIWCPSO算法的喷浆机械臂运动轨迹优化
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作者 石灿 檀子良 +4 位作者 雷超 李允旺 徐寒飞 胡乔炜 计振东 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第12期155-165,共11页
针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题,提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化(AIWCPSO)算法,并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化。提出了改进多段轨... 针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题,提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化(AIWCPSO)算法,并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化。提出了改进多段轨迹规划算法,采用直线加圆弧轨迹的过渡策略,将竖直方向的直线运动替换成圆弧运动,通过正弦加减速启停算法规划机械臂末端启停处的轨迹,以防止加速度突变,中间段的直线和圆弧轨迹进行匀速轨迹规划,实现机械臂末端匀速光滑运动;通过AIWCPSO算法在运动学约束下对运动参数进行优化,得到最优喷浆时间和速度,提升喷浆机械臂工作效率和喷浆均匀度。实验结果表明:与传统喷浆轨迹规划算法相比,改进多段轨迹规划算法喷浆平均效率提高了25.42%,喷浆轨迹均匀度明显改善;采用AIWCPSO算法优化后,喷浆效率提高了1.3308%。 展开更多
关键词 巷道支护 喷浆机械臂 多段轨迹规划算法 正弦加减速启停算法 自适应惯性权重及加速度系数的粒子优化算法 运动参数优化
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适用任意平面阵列的二维宽带DOA快速估计算法 被引量:3
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作者 刘学承 朱敏 武岩波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期102-111,共10页
二维宽带波达方向(DOA)估计对实现水声通信定位一体化具有重要作用。双边相关变换(TCT)算法是高分辨宽带DOA估计的经典算法之一,但只适用均匀线列阵下的一维DOA估计,且计算量大。本文在对TCT简化算法(STCT)进行扩展改进的基础上,提出了... 二维宽带波达方向(DOA)估计对实现水声通信定位一体化具有重要作用。双边相关变换(TCT)算法是高分辨宽带DOA估计的经典算法之一,但只适用均匀线列阵下的一维DOA估计,且计算量大。本文在对TCT简化算法(STCT)进行扩展改进的基础上,提出了一种适用于任意面阵列且具有低计算复杂度的二维宽带DOA快速估计算法。所提算法利用水声通信同步信号的已知波形对阵列输出数据进行匹配预处理,有效压缩了聚焦变换所需频点数量,从而降低了聚焦变换过程的计算量;利用余弦域加速粒子群最优化(APSO)搜索二维空间谱谱峰,在保持高搜索精度的同时显著降低了搜索计算量。相较于单纯的STCT扩展算法,所提算法保持高DOA估计精度,在信噪比为20 dB时精度约为0.02°,但计算量远低于前者。仿真和实验结果验证了所提算法的优势。 展开更多
关键词 宽带波达方向估计 匹配滤波 双边相关变换 加速粒子群最优化
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基于变换域APSO的任意阵列宽带DOA估计算法 被引量:3
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作者 刘学承 朱敏 武岩波 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1306-1315,共10页
为了提高宽带信号来波方向(Direction-of-arrival,DOA)估计精度并降低计算复杂度,本文结合已知的发射信号波形,提出了一种基于变换域加速粒子群最优化(Accelerated Particle Swarm Optimization,APSO)的宽带DOA估计算法,该算法适用于任... 为了提高宽带信号来波方向(Direction-of-arrival,DOA)估计精度并降低计算复杂度,本文结合已知的发射信号波形,提出了一种基于变换域加速粒子群最优化(Accelerated Particle Swarm Optimization,APSO)的宽带DOA估计算法,该算法适用于任意阵列和低采样率情况。首先对阵列接收数据进行匹配滤波以及傅里叶变换处理,其次根据频域宽带阵列数据模型,利用确定性极大似然(Deterministic Maximum Likelihood,DML)准则构建宽带DOA估计的空间谱函数,然后采用变换域APSO算法对空间谱函数进行最大值搜索,搜索结果即为DOA估计值。该算法无需DOA预估计,不依赖空间谱函数的梯度信息,计算复杂度低。仿真实验表明,所提算法具有高估计精度和低计算复杂度,在信噪比为20 dB时,DOA估计均方根误差为0.02°。 展开更多
关键词 来波方向估计 宽带信号 任意阵列 确定性极大似然 加速粒子群最优化 匹配滤波
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基于ACPSO优化SVR的棒材连轧轧制力预测研究 被引量:7
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作者 吴东升 王大志 +1 位作者 杨青 王安娜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2579-2585,共7页
针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题,提出了一种基于加速收敛的粒子群(accelerate convergence particle swarm optimization,ACPSO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的预测算法。该算法首先通过使粒子在每次速... 针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题,提出了一种基于加速收敛的粒子群(accelerate convergence particle swarm optimization,ACPSO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的预测算法。该算法首先通过使粒子在每次速度迭代过程中偏离速度迭代一个小角度,在位置迭代过程中偏离迭代位置一小步,改善了粒子群算法的收敛性及收敛速度,再通过ACPSO算法实现对支持向量回归机的参数ε、c、γ的同时寻优,从而使ACPSO-SVR模型具有较高的预测精度和泛化能力。通过仿真实验和实际数据的比对,验证了方法的有效性。实验结果表明,ACPSO-SVR算法能够有效、快速地实现轧制力的精确预测,在预测速度和适应性方面,优于基于PSO-SVR(particle swarm optimization-support vector regression)的预测算法;在预测精度等方面,该算法优于BPNN(back propagation neural network)、SVR、PSO-SVR等算法,平均误差率从BP神经网络的±9%降到±4%以内。 展开更多
关键词 棒材热连轧 轧制力预测 支持向量回归 加速收敛粒子优化
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基于LSSVM-DACPSO模型的物流需求预测 被引量:8
11
作者 耿立艳 郭斌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期78-81,共4页
最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。... 最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。该模型首先利用DACPSO算法的寻优能力选择LSSVM最优参数,然后运用LSSVM的非线性运算能力对物流需求量进行预测。利用我国的物流数据进行实例分析,结果表明,相比于TVACPSO算法、PSO算法和交叉验证法,DACPSO算法优化的LSSVM具有更高的预测精度和更快的建模速度,该模型具有一定的推广与应用价值。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 动态加速系数粒子优化 物流需求预测
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中国股指波动率的智能预测模型与实证检验 被引量:1
12
作者 耿立艳 郭斌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第7期148-151,共4页
文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向... 文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向基核函数LSSVM的参数优化,建立了两种股指波动率的智能预测模型。以日内价格极差作为波动率的代理变量,通过对上证综指和深证成指的实证研究检验了两模型的有效性。检验结果表明,AlWPSO算法优化的径向基核函数LSSVM作为中国股指波动率智能预测模型,具有更高的波动率预测精度和更快的建模速度。 展开更多
关键词 波动率预测 最小二乘支持向量机 自适应惯性权重粒子算法 动态加速系数粒子算法
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股指波动率的最小二乘支持向量机预测方法 被引量:2
13
作者 耿立艳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第9期90-92,共3页
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线... 为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。 展开更多
关键词 波动率预测 最小二乘支持向量机 加速系数粒子优化算法
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标准测试系统中PSS参数协同优化与配置研究 被引量:1
14
作者 陈子文 《电力工程技术》 2018年第1期153-158,共6页
选取IEEE-57节点测试系统进行振荡模式、阻尼特性和电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)投退分析,校核系统PSS配置的合理性及抑制低频振荡的效果。基于自适应加速粒子群算法分3步对测试系统进行PSS参数协同优化和配置,第一步... 选取IEEE-57节点测试系统进行振荡模式、阻尼特性和电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)投退分析,校核系统PSS配置的合理性及抑制低频振荡的效果。基于自适应加速粒子群算法分3步对测试系统进行PSS参数协同优化和配置,第一步对15号机PSS参数进行单机优化,对比系统阻尼;第二步对18号机进行PSS配置及其参数优化,提高测试系统阻尼;第三步对15、18号两机进行PSS参数协同优化,获得更高阻尼特性的参数。利用小干扰稳定时域仿真和普罗尼算法(Prony分析),验证得协同优化的PSS参数阻尼效果更好,系统动态安全稳定水平更高且PSS协同优化及配置方法有效可行。 展开更多
关键词 自适应加速粒子群算法 电力系统稳定器 协同优化 校核配置 阻尼特性
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AGPSO-MEPP模型在云南省水安全动态评价中的应用 被引量:1
15
作者 祝秀信 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第3期91-97,104,共8页
从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒... 从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒子群优化(APSO)算法、惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法和基本粒子群优化(PSO)算法-MEPP模型作对比模型对云南省2006-2015年及2020年水安全进行评价。结果表明:AGPSO寻优MEPP目标函数获得的最优值、最差值、平均值和标准差均优于APSO、LDWPSO和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;AGPSO-MEPP模型对云南省2006-2013年水安全评价为"不安全",2014-2015年评价为"基本安全",2020年评价为"安全"。2006-2015年的10年间云南省水安全随时间呈提升趋势,且提升趋势显著;AGPSO-MEPP模型对云南省水安全评价结果与APSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与LDWPSO-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。其中,与PSO-MEPP模型的评价及排序结果差异最为显著,表明算法的极值寻优能力决定着评价精度的高低。 展开更多
关键词 水安全 最大熵投影寻踪 指标体系 自治粒子优化算法 加速粒子群优化算法 惯性权重线性递减粒子优化算法 粒子优化算法 云南省
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基于PSODACCIW-VPMCD的滚动轴承智能检测方法 被引量:3
16
作者 刘吉彪 程军圣 马利 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期42-47,共6页
针对VPMCD中模型选择方法的不合理和小样本多分类时识别率降低的缺陷,结合动态加速常数协同惯性权重的粒子群(Particle swarm optimization with dynamic accelerating constant and coordinating with inertia weight,PSODACCIW)算法... 针对VPMCD中模型选择方法的不合理和小样本多分类时识别率降低的缺陷,结合动态加速常数协同惯性权重的粒子群(Particle swarm optimization with dynamic accelerating constant and coordinating with inertia weight,PSODACCIW)算法的全局优化能力和加权融合理论,提出基于PSODACCIW-VPMCD的滚动轴承智能检测方法。首先对样本提取特征变量,然后采用PSODACCIW算法优化诊断融合权值矩阵,最后对滚动轴承的故障类型和工作状态进行分类和识别。实验结果表明,该方法能够有效地应用于滚动轴承的智能检测中。 展开更多
关键词 动态加速常数协同惯性权重的粒子算法(PSODACCIW) 基于变量预测模型的模式识别(VPMCD) 加权融合 滚动轴承 智能检测
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