为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二...为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二进制代码转换公式将正弦余弦算法推广至离散域;将改进后的二进制正弦余弦算法进行频谱分配的仿真实验,并与粒子群优化算法、遗传算法、量子遗传算法作对比,结果表明BSCA具有同时取得较高的网络效益与公平度的优势。展开更多
如何实现多约束条件下测试时间优化是目前片上网络(NoC)测试中亟待解决的问题。提出一种基于正弦余弦算法(SCA)的NoC测试规划优化方法。采用专用TAM的并行测试方法,在满足功耗、引脚约束的条件下,建立测试规划模型,对NoC进行测试。通过...如何实现多约束条件下测试时间优化是目前片上网络(NoC)测试中亟待解决的问题。提出一种基于正弦余弦算法(SCA)的NoC测试规划优化方法。采用专用TAM的并行测试方法,在满足功耗、引脚约束的条件下,建立测试规划模型,对NoC进行测试。通过群体围绕最优解进行正弦、余弦的波动,以及多个随机算子和自适应变量进行寻优,达到最小化测试时间的目的。在ITC’02 test benchmarks测试集上进行对比实验,结果表明相比粒子群优化(PSO)算法,提出的算法能够获得更短的测试时间。展开更多
针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数...针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。展开更多
文摘为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二进制代码转换公式将正弦余弦算法推广至离散域;将改进后的二进制正弦余弦算法进行频谱分配的仿真实验,并与粒子群优化算法、遗传算法、量子遗传算法作对比,结果表明BSCA具有同时取得较高的网络效益与公平度的优势。
文摘如何实现多约束条件下测试时间优化是目前片上网络(NoC)测试中亟待解决的问题。提出一种基于正弦余弦算法(SCA)的NoC测试规划优化方法。采用专用TAM的并行测试方法,在满足功耗、引脚约束的条件下,建立测试规划模型,对NoC进行测试。通过群体围绕最优解进行正弦、余弦的波动,以及多个随机算子和自适应变量进行寻优,达到最小化测试时间的目的。在ITC’02 test benchmarks测试集上进行对比实验,结果表明相比粒子群优化(PSO)算法,提出的算法能够获得更短的测试时间。
文摘针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。
