题名 机组检修计划的改进多蚁群伪并行寻优算法
被引量：3
1
作者
李川 姚建刚 张红旭
机构
湖南大学电气与信息工程学院 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2009年第4期120-124,共5页
文摘
针对检修计划多目标多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用改进的多蚁群伪并行寻优算法IMCVPOA求解。引入信息素平滑机制、状态表记忆机制和惩罚因子,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳离局部最优解。仿真结果证明,模型具有良好的经济性。
关键词
蚁群算法 信息素平滑 迁移算子 惩罚因子 状态表记忆机制 改进的多蚁群伪并行寻优 算法
Keywords
ant colony algorithm pheromone flatness immigrant operator penalized factors state memory mechanism Imhroved multi-ant colony virtual parallel optimization algorithm（IMCVPOA）
分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度
被引量：10
2
作者
李志敏 张伟
机构
无锡工艺职业技术学院电子信息系 江南大学物联网学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3451-3455,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61302133)
文摘
为减少云计算的任务完成时间,提出基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度方法。引入高斯变异和自适应因子改进人工蜂群算法,兼顾算法前期全局搜索能力和后期局部细致搜索;引入自适应交叉概率改进差分进化算法,兼顾算法的基因多样性和收敛速度;提出差分进化人工蜂群算法,两种改进算法并行寻优并及时交流最优解及位置信息,使两算法能够快速靠近最优解,减少算法迭代次数,提高算法收敛速度和精度。实验结果表明,差分进化人工蜂群算法调度的云计算耗时最少,随着任务量的增加耗时优势越明显。
关键词
云计算 资源调度 差分进化人工蜂群算法 并行寻优 信息交流
Keywords
cloud computing resource scheduling differential evolution artificial bee colony algorithm parallel optimization exchange of information
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 Deep Web查询优化算法研究
3
作者
张亮 陆余良 袁桓 张旻
机构
解放军 解放军电子工程学院网络工程系 解放军 解放军电子工程学院信息工程系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第3期552-557,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60972161)资助 国家242信息安全计划项目(2005C62)资助
文摘
Deep Web查询是在指分析接口属性及其丰富的语义信息后构造的用于向数据源请求特定数据的语句,其质量将影响查询结果相关度的高低和查询代价的大小.为优化查询,提出一种基于量子遗传算法的优化算法,以Deep Web查询的实数二进制串为输入进行量子编码,引入了球面解空间多子群并行寻优机制、群间染色体置换操作和量子变异算子以丰富种群多样性、提高算法的寻优效率.实验结果表明,该算法在R-Precision、覆盖率上具有一定的优势,能够有效地减少查询次数.
关键词
DEEP WEB 查询优化 量子计算 量子遗传算法 并行寻优
Keywords
Deep Web query optimization quantum computing quantum genetic algorithm parallel optimization searching
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
