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适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
被引量：
2
1
作者
张兆娟
王万良
唐继军
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期22-31,共10页
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在...
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。
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关键词
协同搜索
量子
粒子
群
模拟退火
二
次切割与连接排序
离散
优化
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职称材料
基于路径计算方法的WSN时延优化研究
被引量：
2
2
作者
朱鹏
任继军
任智源
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1394-1403,共10页
随着物联网(IoT)行业的快速发展,无线传感器网络(WSN)融合云计算技术面临着任务处理时延高、传感器节点能量有限的挑战。因此,提出了一种基于云雾网络架构的路径计算方法,利用雾计算层的网络边缘设备计算资源,将WSN监测任务合理地部署...
随着物联网(IoT)行业的快速发展,无线传感器网络(WSN)融合云计算技术面临着任务处理时延高、传感器节点能量有限的挑战。因此,提出了一种基于云雾网络架构的路径计算方法,利用雾计算层的网络边缘设备计算资源,将WSN监测任务合理地部署到指定边缘设备上完成处理,以减少能耗制约下的任务处理时延。为了将任务有效地分配到雾计算层,采用了一种任务映射规则,将有向无环图表示的监测任务映射到无向图表示的雾计算层网络;结合时延和能耗约束建立了一个关于寻求最优映射关系的二值优化问题;采用模拟退火-离散二值粒子群优化(SA-BPSO)算法实现了对该优化问题的求解。仿真结果显示,在数据量为10 Mb时,该方法的时延性能相比较WSN融合云计算技术提高了约40%。
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关键词
无线传感器网络
路径计算
云雾网络架构
模拟退火-离散二值粒子群优化
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职称材料
双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化
被引量：
4
3
作者
宗群
秦新立
+2 位作者
张博渊
田栢苓
赵欣怡
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期15-22,共8页
为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求...
为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.
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关键词
大规模无人战斗机
双层规划模型
编队队形
优化
离散
粒子
群
-
模拟退火
改进
模拟退火
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职称材料
题名
适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
被引量：
2
1
作者
张兆娟
王万良
唐继军
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
天津大学智能与计算学部
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期22-31,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61873240)。
文摘
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。
关键词
协同搜索
量子
粒子
群
模拟退火
二
次切割与连接排序
离散
优化
Keywords
cooperative search
QPSO
SA
DCJ sorting
discrete optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于路径计算方法的WSN时延优化研究
被引量：
2
2
作者
朱鹏
任继军
任智源
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1394-1403,共10页
基金
陕西省重点研发计划(2021GY-100)资助。
文摘
随着物联网(IoT)行业的快速发展,无线传感器网络(WSN)融合云计算技术面临着任务处理时延高、传感器节点能量有限的挑战。因此,提出了一种基于云雾网络架构的路径计算方法,利用雾计算层的网络边缘设备计算资源,将WSN监测任务合理地部署到指定边缘设备上完成处理,以减少能耗制约下的任务处理时延。为了将任务有效地分配到雾计算层,采用了一种任务映射规则,将有向无环图表示的监测任务映射到无向图表示的雾计算层网络;结合时延和能耗约束建立了一个关于寻求最优映射关系的二值优化问题;采用模拟退火-离散二值粒子群优化(SA-BPSO)算法实现了对该优化问题的求解。仿真结果显示,在数据量为10 Mb时,该方法的时延性能相比较WSN融合云计算技术提高了约40%。
关键词
无线传感器网络
路径计算
云雾网络架构
模拟退火-离散二值粒子群优化
Keywords
wireless sensor network
path calculation
cloud and fog network architecture
SA
-
BPSO
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化
被引量：
4
3
作者
宗群
秦新立
张博渊
田栢苓
赵欣怡
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期15-22,共8页
基金
国家自然科学基金(61673294
61573060)
装备预研教育部联合基金(6141A02022328)
文摘
为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.
关键词
大规模无人战斗机
双层规划模型
编队队形
优化
离散
粒子
群
-
模拟退火
改进
模拟退火
Keywords
large
-
scale UCAV
bi
-
level programming model
formation optimization
DPSO
-
SA
improved simulated annealing
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
张兆娟
王万良
唐继军
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于路径计算方法的WSN时延优化研究
朱鹏
任继军
任智源
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化
宗群
秦新立
张博渊
田栢苓
赵欣怡
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
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职称材料
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