改进并行粒子群算法用于冷却水系统节能优化 被引量：10

1

作者 于军琪 高之坤 +2 位作者 赵安军 周敏 虎群 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期421-431,共11页

针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同... 针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同特征;并根据两种群特点,采用不同惯性权重改进策略,提高算法搜索能力;同时利用一种新迁移算子对种群间个体进行交换,增强粒子多样性,使种群向更高层次进化;此外,考虑到系统设备运行数量为整数且受到系统设计总台数的限制,引入穷举法机制对系统中设备部分运行参数进行求解,减少最优解验证工作量,缩短优化时间.最后对某实际冷却水系统进行了详细测试,结果表明,使用IPPSO算法对设备运行参数优化后,冷却水系统总能耗降低12.49%,具有较好的节能效果.同时相比于其他算法,IPPSO能得到更好的优化策略,且在收敛性、计算复杂度和鲁棒性方面具有优势. 展开更多

关键词 冷却水系统 运行参数 改进并行粒子群算法 节能优化 性能分析

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车辆路径问题的并行粒子群算法研究 被引量：11

2

作者 马慧民 吴勇 叶春明 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2007年第5期435-439,444,共6页

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径... 设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能. 展开更多

关键词 并行粒子群算法 模拟退火机制 车辆路径问题

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多核环境下并行粒子群算法 被引量：4

3

作者 何莉 刘晓东 +1 位作者 李松阳 张倩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2482-2485,2518,共5页

针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用... 针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用多种串行粒子群算法完成粒子信息更新工作。在标准优化测试集CEC 2014上的实验结果显示新算法的执行时间是串行算法的1/4。新算法能够有效地改善串行粒子群的执行效率,扩展粒子群算法的应用范围。 展开更多

关键词 并行粒子群算法 多核计算 并行算法 最优化 群智能

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基于Petri网建模的并行粒子群算法

4

作者 周辉 乐晓波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第31期54-56,共3页

粒子群优化算法,起源于鸟群行为的研究,是一种基于群智能的进化计算技术,通过粒子之间的协作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了基于Petri网的并行粒子群算法,并采用经典测试函数验证算法的有效性。测试结果表明,算法能很好... 粒子群优化算法,起源于鸟群行为的研究,是一种基于群智能的进化计算技术,通过粒子之间的协作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了基于Petri网的并行粒子群算法,并采用经典测试函数验证算法的有效性。测试结果表明,算法能很好地控制粒子群优化过程中的早熟问题,并能够较好地得到群落全局最优解。 展开更多

关键词 PETRI网 并行理论 并行粒子群算法

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改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模 被引量：4

5

作者 陆亚男 南敬昌 高明明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第14期45-50,共6页

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微... 针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。 展开更多

关键词 并行粒子群算法 自适应变异操作 径向基函数(RBF)神经网络 平均适应度 功放建模

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基于并行粒子群算法的LED植物最优补光系统设计 被引量：4

6

作者 贺斐斐 曹春雨 +1 位作者 刘景艳 任振辉 《江苏农业科学》 2018年第1期165-168,共4页

针对发光二极管(light emitting diode,简称LED)植物光照分布不均匀的问题,设计基于并行粒子群算法的温室LED植物最优补光系统,系统提出利用STC89C51单片机与BH1750FVI光照度传感器模块的结合实现光照度数据的检测与采集;根据专家系统... 针对发光二极管(light emitting diode,简称LED)植物光照分布不均匀的问题,设计基于并行粒子群算法的温室LED植物最优补光系统,系统提出利用STC89C51单片机与BH1750FVI光照度传感器模块的结合实现光照度数据的检测与采集;根据专家系统及并行粒子群算法推算出最优补光量及补光位置;采用PT4115降压恒流源驱动LED灯组工作的方法实现温室中植物光照度的实时监测及最优补光。结果表明,应用并行粒子群算法寻找LED补光最优位置方法是可行的,同时方便用户合理补光,减少补光不均匀对植物生长造成的不良影响。 展开更多

关键词 LED 单片机 光强传感器 补光 专家系统 并行粒子群算法

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基于分区和分层搜索的并行粒子群算法 被引量：1

7

作者 龚燕 蒋玉明 张培颂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1670-1672,共3页

为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,提出了并行粒子群优化算法(SLPSO)。其基本思想是并行机制+解空间压缩+分层搜索。主要工作包括:搜索空间划分为n个区,由n个子群并行搜索,将搜索结果最好的作为指定的搜索空间,即将搜索空间缩小... 为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,提出了并行粒子群优化算法(SLPSO)。其基本思想是并行机制+解空间压缩+分层搜索。主要工作包括:搜索空间划分为n个区,由n个子群并行搜索,将搜索结果最好的作为指定的搜索空间,即将搜索空间缩小到原解空间的(1/n);提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索。在四个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了80.37%。 展开更多

关键词 并行粒子群算法 分区 分层搜索

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并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 被引量：45

8

作者 刘世成 张建华 刘宗岐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期108-112,共5页

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计... 针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。 展开更多

关键词 无功优化 并行自适应粒子群算法 电力系统 搜索方向

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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

9

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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基于粒子群算法的潜艇声诱饵防御声自导鱼雷研究 被引量：2

10

作者 侯文姝 陆铭华 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第18期185-189,共5页

对于正在进行蛇形搜索的声自导鱼雷,潜艇机动规避并使用单个小口径自航式声诱饵防御,可使得潜艇和鱼雷距离较远,降低潜艇威胁。潜艇声诱饵防御声自导鱼雷是一个作战优化问题,通过建立三维仿真模型,采用基于并行计算的粒子群算法求解潜... 对于正在进行蛇形搜索的声自导鱼雷,潜艇机动规避并使用单个小口径自航式声诱饵防御,可使得潜艇和鱼雷距离较远,降低潜艇威胁。潜艇声诱饵防御声自导鱼雷是一个作战优化问题,通过建立三维仿真模型,采用基于并行计算的粒子群算法求解潜艇机动规避和声诱饵机动参数解决该问题。仿真结果表明,并行粒子群算法能够迅速解算三维模型并计算出较优的可行解,该计算结果可以用于分析各参数对仿真模型以及对仿真结果的影响,从而分析总结潜艇机动规避并使用单个自航式声诱饵防御鱼雷的规律。 展开更多

关键词 自航式声诱饵 鱼雷防御 并行粒子群算法

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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

11

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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基于改进粒子群算法和特征点集的无线传感器网络覆盖问题研究 被引量：26

12

作者 丁旭 吴晓蓓 黄成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期967-973,共7页

本文针对基于网格点的区域覆盖算法未考虑网络的固有特征,导致算法存在近似及复杂度偏高等问题,通过研究区域覆盖的特征,结合概率感知模型,对区域内两点的覆盖率关系进行分析,定义了特征点集的概念;对特征点集进行建模,将区域覆盖转化... 本文针对基于网格点的区域覆盖算法未考虑网络的固有特征,导致算法存在近似及复杂度偏高等问题,通过研究区域覆盖的特征,结合概率感知模型,对区域内两点的覆盖率关系进行分析,定义了特征点集的概念;对特征点集进行建模,将区域覆盖转化为基于特征点集的优化问题.利用改进粒子群算法解算此优化问题,通过惯性权重及局部增强因子扰动项,避免其陷入早熟状态;同时,针对集中式PSO算法不适用于无线传感网的问题,本文提出了一种并行分区式策略.仿真分析验证了所提算法的优越性和特征点距上界的存在性,该方法为区域覆盖问题的研究提供了新的思路. 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖约束优化 概率感知模型 特征点集 惯性权重 并行分区式粒子群算法

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基于变异粒子群算法的大坝土料流变参数反演--以观音岩混合坝为例 被引量：5

13

作者 贾宇峰 朱茂林 迟世春 《人民长江》 北大核心 2017年第14期73-78,共6页

观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一... 观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一步根据反演参数进行了坝体的三维有限元计算,分析和预测了大坝在蓄水期和运行期的变形特性。结果表明,较大的蓄水期不均匀沉降及较大的坝体流变变形是坝体产生裂缝的主要原因。 展开更多

关键词 流变参数 堆石料 心墙料 并行变异粒子群算法 观音岩水电站

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并行PSO结合粗糙集的大数据属性约简算法 被引量：6

14

作者 李华 刘占伟 郭育艳 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2238-2244,共7页

针对大数据挖掘和模式识别时基于传统粗糙集理论的属性约简很难使用暴力枚举手段求解的问题,基于MapReduce架构,提出并行粒子群算法与粗糙集理论相结合的数据属性约简算法。建立基于粗糙集理论的数据属性最小约简模型,基于MapReduce并... 针对大数据挖掘和模式识别时基于传统粗糙集理论的属性约简很难使用暴力枚举手段求解的问题,基于MapReduce架构,提出并行粒子群算法与粗糙集理论相结合的数据属性约简算法。建立基于粗糙集理论的数据属性最小约简模型,基于MapReduce并行计算架构,采用并行粒子群算法求解最小约简模型。实验结果表明,相同迭代次数下,相比串行粒子群算法和未采用MapReduce并行架构的并行粒子群算法,提出的4计算节点的并行粒子群算法的平均运行时间分别可降低71.2%和58.13%,对数据集属性的维度压缩分别提高了11.3%和6%以上。 展开更多

关键词 MAPREDUCE 大数据 数据属性约简 并行粒子群算法 粗糙集理论

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分子网络多靶标筛选的粒子群数值模拟法 被引量：2

15

作者 周福家 张宏伟 李卫国 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期269-273,279,共6页

当前对于疾病分子网络的治疗多采用多靶标药物治疗。多靶标药物治疗共分为两步,首先是筛选潜在的药物靶标,其次利用筛选出的药物靶标进行组合,进而得到有效的抑制方案。但现有算法耗时太多,本文使用花生四烯酸(Arachidonic acid)炎症代... 当前对于疾病分子网络的治疗多采用多靶标药物治疗。多靶标药物治疗共分为两步,首先是筛选潜在的药物靶标,其次利用筛选出的药物靶标进行组合,进而得到有效的抑制方案。但现有算法耗时太多,本文使用花生四烯酸(Arachidonic acid)炎症代谢网络作为一个具体算例,使用改进并行的粒子群算法进行多靶标筛选优化,不仅能够得到药物靶标的有效组合,而且根据进程的个数可以使计算时间达到数倍的提高。 展开更多

关键词 多靶标筛选 AA代谢网络 并行粒子群算法 疾病分子网络

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基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划 被引量：6

16

作者 邓道靖 马云红 +1 位作者 龚洁 介婧 《电光与控制》 北大核心 2016年第11期18-22,共5页

任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优... 任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)求解任务规划问题。通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且能避免陷入局部最优。 展开更多

关键词 无人机 多机协同 任务规划 并行遗传粒子群算法

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基于分组混沌PSO算法的模糊神经网络建模研究 被引量：5

17

作者 张楠 南敬昌 高明明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期31-37,共7页

为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GPCPSO),将分组粒子群优化算法... 为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GPCPSO),将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network,DFNN)参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想运用到每个粒子当中去,避免早熟和局部最优,缩短了迭代时间。通过仿真结果可以看到,GP-CPSO优化后的动态模糊神经网络建模的训练误差减小到0.1以内,收敛速度提高32.5%,从而验证了这种建模方法有效且可靠。 展开更多

关键词 混沌思想 分组并行粒子群算法 动态模糊神经网络 记忆功放模型

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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VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术

19

作者 陈志坤 翁一鸣 +1 位作者 彭冬亮 吴美婵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期664-671,共8页

相对于集中式直接定位技术,分布式直接定位算法具有计算复杂度小和通信代价小等优点,但存在定位精度损失的问题。针对于此,该文提出一种基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术。首先,基于子空间融合的直接定位算法,推导其分布... 相对于集中式直接定位技术,分布式直接定位算法具有计算复杂度小和通信代价小等优点,但存在定位精度损失的问题。针对于此,该文提出一种基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术。首先,基于子空间融合的直接定位算法,推导其分布式优化的数学模型;其次,基于多种群联合进化的思想,提出一种基于向量评估的并行粒子群算法(VEPPSO)实现全局寻优,由此得到辐射源迭代初始值;最后,引入分布式精确一阶算法(EXTRA)求解最终位置以降低分布式计算带来的精度损失。实验结果表明,相较于现有的分布式直接定位算法,该技术能解决定位精度损失的问题,且其计算复杂度与通信代价低于对应的集中式直接定位算法。 展开更多

关键词 分布式直接定位 传感器网络 基于向量评估的并行粒子群算法 精确1阶算法

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基于Spark平台的微震监测快速定位方法研究 被引量：4

20

作者 丁恩杰 吕雅洁 +1 位作者 胡东平 陈卿 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2016年第7期22-27,共6页

针对微震监测海量震动波数据实时处理难题,提出了在Spark大数据处理平台上对大量震动数据进行处理,提出基于粒子群寻优策略的震动波震源TDOA定位的并行计算程序思路,并在3台机器组成的小型Spark集群环境下进行试验验证。试验证明了在Sp... 针对微震监测海量震动波数据实时处理难题,提出了在Spark大数据处理平台上对大量震动数据进行处理,提出基于粒子群寻优策略的震动波震源TDOA定位的并行计算程序思路,并在3台机器组成的小型Spark集群环境下进行试验验证。试验证明了在Spark平台上做海量震动波数据处理的可行性,并且证明了与单机震源定位计算相比,此方法可以有效加快最优解的收敛速度,提高处理效率。 展开更多

关键词 微震监测 互联网+ Spark大数据处理平台 TDOA定位 并行粒子群算法

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