应用于输电网扩展规划的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)依靠随机移动无条件接受劣解以摆脱局部极值,具有盲目性大的特点,且该算法一般在优化初期收敛较快而后期收敛速度减慢。针对AFSA的上述缺点,文章结合模拟退...应用于输电网扩展规划的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)依靠随机移动无条件接受劣解以摆脱局部极值,具有盲目性大的特点,且该算法一般在优化初期收敛较快而后期收敛速度减慢。针对AFSA的上述缺点,文章结合模拟退火算法,提出一种混合人工鱼群算法(HAFSA)。HAFSA利用模拟退火算法的概率性突跳搜索机制,使局部极值跳跃能力具有可控性,降低了算法的盲目性,提高了算法效率;引入基于分段自适应调整视野策略的反馈机制,兼顾了全局搜索与局部挖掘能力;加入拟遗传算法的变异算子加快了优化后期的收敛速度。通过IEEE6节点和巴西南部46节点算例证明了HAFSA的正确性和有效性。展开更多
面向下一代互联网(NGI,next generation Internet)的实际需要,提出了一种总最佳连接(ABC,always best connected)支持型切换决策机制。引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、服务质量(QoS,quality of service)需求、接入...面向下一代互联网(NGI,next generation Internet)的实际需要,提出了一种总最佳连接(ABC,always best connected)支持型切换决策机制。引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、服务质量(QoS,quality of service)需求、接入网络和移动终端,综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速度和终端当前剩余电量等因素。使用博弈分析,基于变异与模拟退火相结合的混合人工鱼群算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使各方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,该机制是有效的,性能较好。展开更多
文摘应用于输电网扩展规划的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)依靠随机移动无条件接受劣解以摆脱局部极值,具有盲目性大的特点,且该算法一般在优化初期收敛较快而后期收敛速度减慢。针对AFSA的上述缺点,文章结合模拟退火算法,提出一种混合人工鱼群算法(HAFSA)。HAFSA利用模拟退火算法的概率性突跳搜索机制,使局部极值跳跃能力具有可控性,降低了算法的盲目性,提高了算法效率;引入基于分段自适应调整视野策略的反馈机制,兼顾了全局搜索与局部挖掘能力;加入拟遗传算法的变异算子加快了优化后期的收敛速度。通过IEEE6节点和巴西南部46节点算例证明了HAFSA的正确性和有效性。
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60461001)广西自然科学基金(the Natural Sci- ence Foundation of Guangxi of China under Grant No.0542048)
文摘面向下一代互联网(NGI,next generation Internet)的实际需要,提出了一种总最佳连接(ABC,always best connected)支持型切换决策机制。引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、服务质量(QoS,quality of service)需求、接入网络和移动终端,综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速度和终端当前剩余电量等因素。使用博弈分析,基于变异与模拟退火相结合的混合人工鱼群算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使各方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,该机制是有效的,性能较好。
