面向区块链的协同业务建模及其并行优化算法

1

作者 上官子卓 李东鹤 杨清宇 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期131-140,共10页

针对供应链管理面临的协同高效性、信息可追溯性和信任危机等问题,提出了一个解决区块链多要素矛盾问题的并行计算模型PNSGA-Ⅲ。首先,深入挖掘区块链、链主企业和链上企业的制约关系,将链主企业成本、服务积分,链上企业参与数量以及区... 针对供应链管理面临的协同高效性、信息可追溯性和信任危机等问题,提出了一个解决区块链多要素矛盾问题的并行计算模型PNSGA-Ⅲ。首先,深入挖掘区块链、链主企业和链上企业的制约关系,将链主企业成本、服务积分,链上企业参与数量以及区块链稳定性等参数具象为多级多业务协同模型;其次,从提高遗传算法产生子代缓存区的效率角度出发,将交叉变异部分并行化处理,极大缩短模型求解时间;此外,为了解决帕累托解不能相互支配的问题,采用TOPSIS计算欧氏距离并决策理想解;最后,通过10组仿真实验验证了所提模型的有效性。结果表明:PNSGA-Ⅲ的计算时间比非并行算法节约了16.37%;区块链的矛盾制约机制提供了更广泛的选择范围,增强了其适应复杂需求的能力;在动态任务流程下,经过优化的S8场景的服务积分比未优化的场景高出45%。研究为供应链管理提供了新的视角和工具。 展开更多

关键词 区块链 协同业务 并行优化算法 多准则决策

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基于免疫机理的多峰值函数并行优化算法 被引量：13

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作者 罗印升 李人厚 张维玺 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期319-322,共4页

多峰值函数的极值问题一直是优化领域中的一个难点和热点。传统搜索方法和遗传算法很难同时搜索出多个极值。基于生发中心中免疫细胞亲和度成熟的机理,本文提出了一种并行优化算法,目的是找出多峰值函数的多个最优解或最优解和尽可能多... 多峰值函数的极值问题一直是优化领域中的一个难点和热点。传统搜索方法和遗传算法很难同时搜索出多个极值。基于生发中心中免疫细胞亲和度成熟的机理,本文提出了一种并行优化算法,目的是找出多峰值函数的多个最优解或最优解和尽可能多的局部优化解。算法的主要步骤有超变异、选择、记忆和相似性抑制。用不同的多峰值函数进行了仿真实验,并和相关算法进行了比较,结果表明所提出的算法具有良好的搜索性能。 展开更多

关键词 免疫机理 B细胞 多峰值函数 并行优化算法

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并行化的多目标优化海缆路由规划算法研究

3

作者 蒋佳芮 赵赞善 +1 位作者 段茂生 高冠军 《光通信研究》 北大核心 2025年第2期105-109,共5页

【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并... 【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并行化多目标优化海缆路由规划算法模型,并对模型关键参数进行优化,然后在最佳模型参数下,利用并行化蚁群优化(PACO)算法进行海底光缆路由规划,统计了Pareto前沿解下的海底光缆路由方案。【结果】仿真结果表明,并行多目标优化算法模型在分块数量为6,蚁群规模大小为150时,获得最佳的搜索能力和效率。PACO算法规划的海底光缆路由与传统ACO算法相比在相同风险条件下节省了33.9%的成本,且路由成本均小于传统ACO算法,路由最大成本与传统ACO算法的最小成本相比还降低了20.6%,同时相应的风险降低了65.8%。【结论】在多目标海底光缆路由规划中,与传统ACO算法相比,PACO算法不仅在规划结果上更优,而且运算时间效率提高至少8倍。 展开更多

关键词 海缆路由规划 并行蚁群优化算法 多目标优化

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约束并行自适应代理模型优化算法及在弧形闸门优化设计中的应用 被引量：1

4

作者 王金涛 徐平 +1 位作者 铁瑛 张钰奇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3502-3513,共12页

针对并行仿真技术下复杂大型工程结构的优化设计问题,将自适应代理模型优化和计算机并行计算技术相结合,提出一种基于约束并行自适应采样的代理模型优化算法。算法的采样方法由局部最小模型预测单加点策略和全局双目标约束多加点策略构... 针对并行仿真技术下复杂大型工程结构的优化设计问题,将自适应代理模型优化和计算机并行计算技术相结合,提出一种基于约束并行自适应采样的代理模型优化算法。算法的采样方法由局部最小模型预测单加点策略和全局双目标约束多加点策略构成,通过构造约束期望提高函数和样本空间稀疏度函数对样本点进行筛选,使所获得的新样本点兼顾搜索目标函数局部最优区域和开发全局可行边界。通过对比分析测试算例与已有算法表明,该算法具有更好的优化效率、优化精度和稳定性。最后将算法运用于大型钢结构弧形闸门结构的多参数优化,分别采用3种自适应代理模型优化算法与基于静态代理模型的遗传算法进行求解,验证了所提算法的优越性。 展开更多

关键词 自适应代理模型 并行优化算法 多加点策略 约束优化 弧形闸门优化

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并行智能优化算法研究进展 被引量：6

5

作者 张国 王锐 +2 位作者 雷洪涛 张涛 王凌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-11,共11页

基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者... 基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者开始着手研究智能优化算法的并行化.本文首要介绍了并行智能优化算法的基本概念;其次从协同机制、并行模型以及硬件结构3个维度综述了几类常见的并行智能优化算法,详细分析阐述了它们优点及不足;最后对并行智能优化算法的未来研究进行了展望. 展开更多

关键词 大规模优化 智能优化算法 并行计算 并行优化算法

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基于并行粒子群优化算法的预失真器设计

6

作者 李正岱 武楠 +1 位作者 匡镜明 王华 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期715-719,770,共6页

高功率放大器是无线通信系统中非线性失真的主要来源之一.数字基带预失真技术能有效地降低系统非线性失真,提高系统传输性能.采用Hammerstein模型作为预失真器的模型结构,通过粒子群优化算法(particle swarm algorithm,PSO)估计预失真... 高功率放大器是无线通信系统中非线性失真的主要来源之一.数字基带预失真技术能有效地降低系统非线性失真,提高系统传输性能.采用Hammerstein模型作为预失真器的模型结构,通过粒子群优化算法(particle swarm algorithm,PSO)估计预失真器系数,解决了梯度算法无法直接估计Hammerstein模型系数和易陷入局部极值等问题.通过对PSO算法进行并行优化设计,使算法最大加速度比达3以上,加快了算法处理速度.仿真结果表明新算法能够有效抑制系统带外频谱再生现象,减小相邻信道功率比(ACPR)达25dB. 展开更多

关键词 预失真 HAMMERSTEIN模型 粒子群算法 并行优化算法

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并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法 被引量：10

7

作者 袁小芳 刘晋伟 +1 位作者 陈秋伊 万长京 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期96-103,共8页

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和... 针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题. 展开更多

关键词 多目标优化 并行混沌优化算法 和声优化算法

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基于国产加速器的三维卷积前向算子优化

8

作者 姬晨晨 陈永青 韩孟之 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期250-258,共9页

目前三维卷积神经网络(3D CNN)的应用场景越来越广泛,其能够从原始数据中提取更丰富、更具判别性的特征信息,在处理3D数据、特征提取和实际应用等方面具有重要意义。然而,从二维(2D)数据到3D数据的转变导致了卷积运算的数据量和计算量... 目前三维卷积神经网络(3D CNN)的应用场景越来越广泛,其能够从原始数据中提取更丰富、更具判别性的特征信息,在处理3D数据、特征提取和实际应用等方面具有重要意义。然而,从二维(2D)数据到3D数据的转变导致了卷积运算的数据量和计算量均呈指数级增长,对计算资源和时间的需求也相应增加,这会导致训练和推理过程更加耗时,特别是在处理大规模3D数据时尤为明显。针对以上问题,提出一种基于国产加速器的隐式卷积算法,对3D卷积的前向计算过程进行优化。首先,该算法结合了硬件特点和并行化思路,利用索引直接访问所需计算的数据地址,无须开辟新的内存空间,大幅节省内存开销;其次,考虑到国产加速器具有高度并行的计算结构和丰富的计算资源,适合处理大规模数据和复杂的计算任务,结合国产加速器的计算能力和架构特点,采用一系列特定的异构并行优化算法,加速3D卷积前向算子的计算过程,提高计算效率和性能。实验结果表明,自研算子性能远超国产计算平台现有算子的最优性能,在多数情况下与NVIDIA V100之间的能效比可以达到70%甚至更高。 展开更多

关键词 三维卷积 国产加速器 隐式卷积算法 索引机制 前向算子优化 并行优化算法

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一种优化BITONIC算法:“并行-优化-串行”合并和分类向量算法 被引量：1

9

作者 胡玥 高庆狮 刘宏岚 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1307-1316,共10页

串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一 .“并行 -优化 -串行”归并向量算法 ( POSVM) ,是一种串行算法并行化的优化方法 .它用 O( N / p )时间把总长为 N的两个有序序列归并或把总长为 N的一个Bitonic序列排序 .“并行 ... 串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一 .“并行 -优化 -串行”归并向量算法 ( POSVM) ,是一种串行算法并行化的优化方法 .它用 O( N / p )时间把总长为 N的两个有序序列归并或把总长为 N的一个Bitonic序列排序 .“并行 -优化 -串行”排序向量算法 ( POSVS)用 O( ( N log N) / p)时间在实际 SIMD机上把 N个数排序 .这些是第 1个满足以下两个条件的向量 Optimal算法 (加速比 =O( p ) ) .1它能在实际 SIMD计算机上实现 .处理机的台数 p的范围很宽 1≤ p≤ N 1-ε,这里 ,ε是任意的小的正数 .2它统一了 3种不同类的合并算法 :Batcher的 Bitonic算法 (最快但效率随参数变大而趋向于 0 )、优化 ( Optimal)算法 (效率为常数的算法 )和最佳的串行算法 .而且也综合了 3个算法的优点 .“并行 -优化 -串行”( POS)方法是一个通用方法 。 展开更多

关键词 优化 BITONIC算法 “并行-优化-串行”归并向量算法 分类向量算法 串行算法并行化 并行算法 并行归并 并行排序 Bitonic排序

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化工过程系统优化的分布式并行计算 被引量：9

10

作者 张帆 邵之江 +1 位作者 仲卫涛 钱积新 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期391-400,共10页

针对大规模化工过程系统优化计算能力不够的情况 ,讨论用机群系统建构成并行优化计算环境 .在分析并行计算的原理和现状后 ,对优化算法的并行化进行探讨 ,并且深入讨论了大规模优化算法SQP的并行化和如何提高机群系统效率的问题 .通过... 针对大规模化工过程系统优化计算能力不够的情况 ,讨论用机群系统建构成并行优化计算环境 .在分析并行计算的原理和现状后 ,对优化算法的并行化进行探讨 ,并且深入讨论了大规模优化算法SQP的并行化和如何提高机群系统效率的问题 .通过精馏塔优化算例 。 展开更多

关键词 并行计算 机群系统 化工过程系统 系统优化 并行优化算法

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基于反馈式人工神经网络的优化算法及其应用研究 被引量：6

11

作者 陈科 郑红梅 沈中华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第21期1933-1936,共4页

将人工神经网络理论和思想应用于优化设计算法的研究 ,建立了人工神经网络动力学系统与优化问题求解之间的对应关系 ,建立了人工神经网络系统能量函数与优化问题目标函数、人工神经网络系统演化过程与优化问题寻优过程、人工神经网络系... 将人工神经网络理论和思想应用于优化设计算法的研究 ,建立了人工神经网络动力学系统与优化问题求解之间的对应关系 ,建立了人工神经网络系统能量函数与优化问题目标函数、人工神经网络系统演化过程与优化问题寻优过程、人工神经网络系统平衡点和优化问题最优解 ,以及人工神经网络系统达到平衡点时的系统状态与优化问题最优点之间的对应关系 ,提出了基于反馈式人工神经网络的并行优化算法并分析了这种算法的特点和应用背景。应用该算法对压铸机动模板进行了优化设计 。 展开更多

关键词 并行优化算法 人工神经网络 能量函数 演化过程 压铸机动模板

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一种新颖的并行程序配置优化算法

12

作者 毛友发 杨明福 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第11期92-95,共4页

本文提出了一种新颖的并行程序配置优化算法。这种算法利用黑板系统将配置优化问题分解组织为不同层次的知识领域,并利用A*算法对决策树进行搜索。研究了并行程序的任务调度、存储服务器的数据分配、自适应分片、协同I/O和数据筛选五个... 本文提出了一种新颖的并行程序配置优化算法。这种算法利用黑板系统将配置优化问题分解组织为不同层次的知识领域,并利用A*算法对决策树进行搜索。研究了并行程序的任务调度、存储服务器的数据分配、自适应分片、协同I/O和数据筛选五个知识领域。 展开更多

关键词 并行程序配置优化算法 黑板系统 A^＊算法 决策树 数据分配 自适应分片 数据筛选

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DSP并行系统的并行粒子群优化目标跟踪 被引量：11

13

作者 许廷发 赵思宏 +1 位作者 周生兵 倪国强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2236-2240,共5页

针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了... 针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了并行PSO跟踪算法。用DSP-A实现初始化设置,其它3个DSP并行计算每个粒子的适应值。最后,由DSP-A比较每个粒子的适应值与其个体极值的优劣,选择较好的个体极值和整个种群的最优解,更新每个粒子的位置与速度。利用该系统采集实际序列图像进行了算法仿真验证,其加速比为2.525,效率为63.13%,该算法为全局优化大规模目标跟踪工程的实现提供了一个新的选择。 展开更多

关键词 目标跟踪 并行粒子群优化算法 数字信号处理(DSP) 并行系统

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基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制 被引量：5

14

作者 王春雷 钱勇生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期229-232,共4页

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法... 针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。 展开更多

关键词 双向并行灾变粒子群优化算法 城市区域交通控制 尖点灾变模型 信号优化配时 PI值

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基于改进遗传算法的双体无人艇性能优化分析

15

作者 黄晓钰 杨松林 +1 位作者 陈淑玲 施妍 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第2期98-103,共6页

基于并行策略遗传算法对双体无人艇性能进行综合优化分析。首先建立以快速性、操纵性、抗倾覆性和耐波性为目标函数的综合优化数学模型,并使用响应面拟合的方法建立了3种不同的阻力数据库,通过遗传算法对其进行优化分析选出一组最适合... 基于并行策略遗传算法对双体无人艇性能进行综合优化分析。首先建立以快速性、操纵性、抗倾覆性和耐波性为目标函数的综合优化数学模型,并使用响应面拟合的方法建立了3种不同的阻力数据库,通过遗传算法对其进行优化分析选出一组最适合本文的阻力数据库。在此基础上选取5个设计变量作为敏感变量进行讨论,其中最为敏感的2个变量将进行并行策略运算,根据计算分析得到双体无人艇最终优化结果。通过以上计算不仅可证明所构建的优化软件可行性,同时还证明采用并行策略遗传算法可以有效提高算法的优化效果。 展开更多

关键词 双体无人艇 性能综合优化 阻力数据库 并行策略遗传优化算法

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高速列车传动系统特征参数经典域优化 被引量：4

16

作者 刘玉梅 赵聪聪 +2 位作者 熊明烨 张志远 乔宁国 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期85-90,120,共7页

为监测高速列车传动系统的运行状态,根据可拓学理论,建立了传动系统各部件的运行状态物元,提出了一种部件正常运行状态下的特征参数经典域优化方法.利用部件样本集与其正常运行状态之间的最大综合关联度构建了适应度函数,并利用并行粒... 为监测高速列车传动系统的运行状态,根据可拓学理论,建立了传动系统各部件的运行状态物元,提出了一种部件正常运行状态下的特征参数经典域优化方法.利用部件样本集与其正常运行状态之间的最大综合关联度构建了适应度函数,并利用并行粒子群优化算法进行解算,确定了特征参数的经典域范围.与用数理统计方法得到的经典域结果进行了对比分析,结果表明,用本文经典域优化结果得到的最大综合关联度的最大值和平均值分别提高了3.63%和2.51%,经典域优化结果更符合部件的实际运行状况. 展开更多

关键词 传动系统 可拓学 经典域优化 并行粒子群优化算法 统计方法

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基于多学科设计优化的空地导弹概念设计 被引量：7

17

作者 张菲 任全彬 +1 位作者 杨军 李晓晖 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期149-154,共6页

针对空地导弹总体设计多学科耦合特点,基于单推力和双脉冲固体火箭发动机两种推力方案研究导弹多学科设计优化问题,建立集气动、推进、弹道学科的导弹多学科分析模型。对于单推力导弹采用一种基于改进混合遗传算法的一体化多学科优化方... 针对空地导弹总体设计多学科耦合特点,基于单推力和双脉冲固体火箭发动机两种推力方案研究导弹多学科设计优化问题,建立集气动、推进、弹道学科的导弹多学科分析模型。对于单推力导弹采用一种基于改进混合遗传算法的一体化多学科优化方法进行分析,对于双脉冲导弹选用基于响应面近似的并行子空间优化框架进行优化。通过集成各自的参数化程序模块,得到以射程为优化目标并满足相关约束的导弹总体参数最优方案。结果表明,优化后单推力导弹方案总体上优于原型弹方案,双脉冲导弹方案优于单推力方案。发动机方案改型和多学科设计优化方法的结合提高了导弹总体设计水平。 展开更多

关键词 空地导弹 多学科设计优化 总体设计 混合遗传算法 响应面近似的并行子空间优化算法

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用协同演化并行PSO重构扩展的超二次曲面模型 被引量：1

18

作者 黄芳 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期15-18,25,共5页

针对用传统方法难以求解的扩展的超二次曲面三维模型参数拟合问题,提出了用协同演化的并行粒子群优化算法求解的新方法。通过对扩展的超二次曲面三维表示特性的研究,设计和实现了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法,并用协同演化的思... 针对用传统方法难以求解的扩展的超二次曲面三维模型参数拟合问题,提出了用协同演化的并行粒子群优化算法求解的新方法。通过对扩展的超二次曲面三维表示特性的研究,设计和实现了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法,并用协同演化的思想,将约束非线性优化转化为极小极大问题进行求解。实验结果表明用协同演化的并行粒子群优化算法重构扩展的超二次曲面三维模型,扩大了模型表示能力,建模精确且效率高。 展开更多

关键词 三维重构 扩展的超二次曲面 并行粒子群优化算法 协同演化 约束非线性优化

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基于PCOS-ELM的室内指纹定位算法 被引量：1

19

作者 朱顺涛 卢先领 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第8期143-146,共4页

针对传统室内指纹定位算法存在定位精度低、对环境适应能力差的问题,提出了一种基于并行混沌优化的在线连续极限学习机(PCOS-ELM)定位算法。离线阶段,通过并行混沌优化算法(PCOA)对极限学习机的隐含层节点参数进行寻优并构建高精度初始... 针对传统室内指纹定位算法存在定位精度低、对环境适应能力差的问题,提出了一种基于并行混沌优化的在线连续极限学习机(PCOS-ELM)定位算法。离线阶段,通过并行混沌优化算法(PCOA)对极限学习机的隐含层节点参数进行寻优并构建高精度初始定位模型;在线阶段,利用在线连续极限学习机(OS-ELM)使新增位置指纹数据对定位模型进行动态调整,以适应室内环境的变化。结果表明:提出的PCOS-ELM定位算法具有更高的定位精度和更好的环境适应性。 展开更多

关键词 室内定位 位置指纹 并行混沌优化算法 在线连续极限学习机

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基于GP-PS的分布式加工与装配多级车间调度规则自动设计方法

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作者 邹杰 刘建军 曾创锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1628-1640,共13页

分布式加工与装配多级制造系统由多个用于加工零件的作业车间和用于装配产品的一般流水车间组成。动态到达的订单涉及多层产品结构,零件需齐备之后才可装配。该类多级车间的管控涉及订单分配、加工和装配任务调度联合决策问题,其关键在... 分布式加工与装配多级制造系统由多个用于加工零件的作业车间和用于装配产品的一般流水车间组成。动态到达的订单涉及多层产品结构,零件需齐备之后才可装配。该类多级车间的管控涉及订单分配、加工和装配任务调度联合决策问题,其关键在于实现两级生产的精准化协同目的。针对分布式加工与装配多级车间调度问题,提出了一种基于GP-PS的分布式加工与装配多级车间调度规则自动设计方法。首先,以最小化订单拖期率为目标,建立了订单分配、加工和装配任务调度联合决策的数学模型;然后,提出了一种改进型遗传规划算法,用以集成进化多级调度规则,设计了一类种群优化机制来避免算法陷入局部收敛,同时嵌入了并行仿真技术,有效减少了训练时间;最后,进行了仿真实验,对改进型遗传算法的性能进行了验证。研究结果表明:人工规则组、标准遗传规划算法及改进型遗传算法得到的订单拖期率分别为6.44%、5.65%、2.67%。基于并行仿真优化的改进型GP算法较数十个优选的人工规则组及标准GP算法生成的最优规则组,能取得更明显的综合性能优势。使用该算法针对DPAMW调度问题自动设计一体化调度的多级规则是可行的、有效的。 展开更多

关键词 多级制造系统 分布式制造系统 分布式加工与装配多级车间 并行仿真优化的遗传规划算法 调度规则 遗传规划 仿真优化

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