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题名混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法
被引量：3
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作者
邓长寿
任红卫
彭虎
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机构
九江学院信息科学与技术学院
合肥工业大学计算机网络系统研究所
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期445-448,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50705039)
江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ10616
GJJ11616)
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文摘
提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。
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关键词
混合整数非线性规划问题
同态映射
自适应交替变异算子
约束处理
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Keywords
mixed integer nonlinear programming problem
homomorphous mapping
self-adaptive alternating mutation operator
constraint handling
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于自适应无人机数量的节时部署优化算法
- 2
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作者
万昊楠
吴飞
尹玲
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期302-312,共11页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(61802251)。
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文摘
为缩短未知环境下移动边缘计算(MEC)系统服务用户所需的平均时延,提高MEC系统服务质量(QoS),设计了一种基于多无人机(UAV)的MEC系统,并针对UAV数量大量增加、因用户平均时延减少呈现边际效应递减所带来的资源浪费问题,设计一种可变UAV数量的节时部署算法。MEC系统首先将UAV部署问题分解为一个双层嵌套问题,外层为最大覆盖问题(MCLP),内层为基于广义指派问题(GAP)的任务卸载问题,并将人为设置的惩罚项加入待优化目标中,在优化过程中使MEC系统UAV数量和用户所需平均时延之间达到平衡。部署算法设计了一种混合算法来针对嵌套问题进行求解,外层使用基于差分进化-蛇优化算法(DE-SO)的联合优化算法来解决UAV的部署覆盖问题,内层使用贪心算法来解决任务卸载问题。仿真实验结果表明,在多种UE分布环境下,相较于CS-G、SAO-G等算法,该算法在适应度、覆盖率等性能上取得了最优表现,相比寻优精度最高的对比算法,DE-SO-G在寻优精度上平均提升5.67%。
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关键词
移动边缘计算
无人机部署
蛇优化算法
差分进化算法
混合整数非线性问题
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Keywords
Mobile Edge Computing(MEC)
UAV deployment
snake optimizer algorithm
differential evolution algorithm
mixed integer nonlinear problem
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种遗传进化规划
- 3
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作者
刘芳
刘民
吴澄
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机构
清华大学自动化系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第12期24-26,33,共4页
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文摘
本文提出一种遗传进化规划,该方法结合了遗传算法和进化规划两种算法的优点,在进化过程中遗传算法的交换率、变异率和进化规划的变异规则均根据种群的进化信息而自适应变化。该方法不仅能够加快算法的收敛速度,而且能够有效地保持种群的多样性。用该方法求解混合非线性整数规划问题,计算机仿真实验结果表明是非常有效的.
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关键词
遗传算法
进化规划
进化性
混合非线性整数规划问题
熵
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Keywords
Genetic algorithm, Evolutionary programming, Capability of evolution, Mixed integer non-linear programruing problems, Entropy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O242.23
[理学—计算数学]
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题名移动边缘计算中基于用户体验的计算卸载方案
被引量：10
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作者
杨天
田霖
孙茜
张宗帅
王园园
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
中国科学院计算技术研究所
中国科学院计算技术研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期33-40,共8页
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基金
北京市自然科学基金(L172049)。
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文摘
现有的移动边缘计算卸载方案多采用预先统一设置的方式确定权重因子,难以满足用户对时延和能耗的差异化需求。针对该问题,提出一种基于用户体验的计算卸载方案。将计算卸载问题定义为效用最大化问题,以任务执行时延和能耗增益率的加权和表示用户效用,同时考虑用户设备的续航能力,构造基于用户需求的自适应权重因子。在此基础上,将原优化问题拆分为资源分配和卸载决策两个子问题分别进行求解,得到最终的计算卸载策略。仿真结果表明,相比于固定权重因子的卸载方案,该方案能够满足用户的差异化需求,有效提升用户体验。
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关键词
移动边缘计算
用户体验
计算卸载
资源分配
混合整数非线性规划问题
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Keywords
Mobile Edge Computing(MEC)
user experience
computing offloading
resource allocation
Mixed Integer Nonlinear Programming Problem(MINP)
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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