基于多策略离散粒子群算法的MPRM电路延时与面积优化 被引量：7

1

作者 符强 汪鹏君 +2 位作者 童楠 王铭波 张会红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1202-1207,共6页

针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子... 针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子进行团队划分,每个团队既执行不同策略,又相互联系,并行完成探索与开发的双重任务.同时在进化过程中采用高斯调整来激活寻优能力较差的粒子.结合MSDPSO算法和列表极性转换技术,对大规模MPRM电路进行延时与面积极性搜索.最后对PLA格式的MCNC Benchmark电路进行算法性能测试,结果验证了MSDPSO算法的有效性.与离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法的优化结果相比较,MSDPSO算法获取的电路延时平均缩短8.43%,面积平均节省38.36%. 展开更多

关键词 多策略离散粒子群算法 MPRM逻辑电路 延时与面积优化 极性搜索

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基于离散式多样性评价策略的自适应粒子群优化算法 被引量：12

2

作者 汤可宗 肖绚 +1 位作者 贾建华 徐星 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期344-349,共6页

为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开... 为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开发能力,该文分析了SPSO算法的惯性权值随多样性评价值变化而变化的动态函数关系,并将该函数关系融入APSO算法。为防止算法搜索后期过早陷入局部最优点,采用一种变异策略增强种群的多样性。仿真结果证明:APSO算法相比耗散粒子群优化(DPSO)算法,增加了对未探测空间的搜索能力,加速了粒子在整个解空间的寻优过程。在开发阶段,惯性权值随多样性的减少而递减,在勘探阶段,惯性权值随多样性的增加而增加。APSO算法较好地平衡了算法的全局搜索和局部细致搜索能力,可使粒子在较大范围空间内快速寻找到最优解所在的区域,并展开细致搜索。 展开更多

关键词 离散式多样性评价策略 粒子群优化 熵 变异策略

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多策略离散人工蜂群算法设计FIR低通数字滤波器 被引量：1

3

作者 邵鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期217-221,共5页

针对人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在解决复杂问题表现出来精度不高以及收敛速度较慢的不足,提出了一种融合折射学习和Lévy飞行的多策略离散人工蜂群算法(Discrete Artificial Bee Colony Fusing Refraction Learning a... 针对人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在解决复杂问题表现出来精度不高以及收敛速度较慢的不足,提出了一种融合折射学习和Lévy飞行的多策略离散人工蜂群算法(Discrete Artificial Bee Colony Fusing Refraction Learning and Lévy flight,DABC-RL),用于设计有限长脉冲响应(Finite Impulse Response,FIR)低通数字滤波器,以期进一步提高其滤波性能。在DABC-RL算法中,一方面,Lévy飞行策略用于增强ABC算法的局部搜索能力,折射学习用于增强ABC算法的全局搜索能力;另一方面,通过设计合适的离散编码方案对DABC-RL算法中的候选解进行离散化,使其适合于设计FIR低通数字滤波器。为了测试所提的DABC-RL算法设计的FIR低通数字滤波器的性能,选取由ABC算法、基于折射学习的refrPSO算法所设计的FIR低通数字滤波器作为对比算法。实验结果表明,相比其他算法,DABC-RL算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能最好,且获得了最快的收敛精度和收敛速度。 展开更多

关键词 多策略离散人工蜂群算法 折射学习 Lévy飞行 FIR低通数字滤波器

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基于改进遗传算法的智能实时餐厨垃圾收运路径优化

4

作者 陈理 赖有春 +4 位作者 王帅北 刘海帆 马明旭 柳珊 周宇光 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期119-129,共11页

针对城市餐厨垃圾收运普遍面临的亏载超载、车辆尾气排放高、路径规划主观性强、综合成本高及商家满意度低等问题,根据城市餐厨垃圾的分布和收运特点,建立了基于交通流带时间窗的动态路径优化问题模型,并利用改进遗传算法进行求解。根... 针对城市餐厨垃圾收运普遍面临的亏载超载、车辆尾气排放高、路径规划主观性强、综合成本高及商家满意度低等问题,根据城市餐厨垃圾的分布和收运特点,建立了基于交通流带时间窗的动态路径优化问题模型,并利用改进遗传算法进行求解。根据实地调研数据,设计了静动态递进的6种优化策略,并设置单位平均收运成本(U-C)、单位平均碳排放量(U-T)及单位平均油耗(U-Y)用于衡量不同优化方案的经济性、环保性和能耗水平。实验结果表明,最小收运成本+时间窗(TW)被确认为最佳静态优化策略。与不带时间窗的情景相比在多使用1辆车的情况下U-C、U-T、U-Y分别降低8.16%、12.12%、10.48%。最小收运成本+TW+时间离散为最佳动态优化策略,该情景下较最佳静态优化策略总成本降低15.23%,油耗与碳排放均降低24.97%,U-C、U-T、U-Y分别下降25.85%、39.39%和36.36%。此外,验证了模拟智能垃圾桶获取实时餐厨垃圾量,在本模型中有进一步的优化效果。最后,对实际运行及6种优化情景进行了环境影响评价,验证了应用本模型,餐厨垃圾收运系统的调度效率均有提高,能够有效缓解因垃圾量随机波动带来的收运成本高与环境负效应等问题。 展开更多

关键词 餐厨垃圾收运 动态车辆路径问题 时间离散策略 遗传算法 智能垃圾桶

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基于离散RTP往返时间的失效节点检测算法 被引量：2

5

作者 胡峰 汤昕怡 史广顺 《激光杂志》 北大核心 2015年第4期94-98,共5页

随着电子制造技术的发展,部署大型的传感网络成为可能。然而,大型传感网络提高了节点失效的概率。为此,提出基于离散路径RTP(Round Trip Paths)的往返时间RTD(Round Trip Delay)的失效节点检测算法。该算法先利用离散策略,构建离散RTPs... 随着电子制造技术的发展,部署大型的传感网络成为可能。然而,大型传感网络提高了节点失效的概率。为此,提出基于离散路径RTP(Round Trip Paths)的往返时间RTD(Round Trip Delay)的失效节点检测算法。该算法先利用离散策略,构建离散RTPs,降低网络内RTP数量,从而缩短检测失效节点的时间,然后测量离散RTP的往返时间RTD,再与门限值进行比较,若大于门限值,则比较相邻的两个RTP,进而检测出失效节点。仿真结果表明,提出的检测算法能够快速地检测失效节点。 展开更多

关键词 失效节点 闭合路径 往返延时 离散策略 无线传感网

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多任务并发边缘计算环境中最优联盟结构生成策略 被引量：1

6

作者 赵庶旭 韦萍 王小龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期172-184,共13页

针对求解最优联盟结构时搜索空间大、效用低等问题,提出了一种基于离散最近过去位置更新策略的多进制离散粒子群优化(MDPSO-DRPPUS)算法。首先,使用基于索引的编码方式编码联盟结构。其次,将多目标优化问题转化为联盟结构的特征值函数... 针对求解最优联盟结构时搜索空间大、效用低等问题,提出了一种基于离散最近过去位置更新策略的多进制离散粒子群优化(MDPSO-DRPPUS)算法。首先,使用基于索引的编码方式编码联盟结构。其次,将多目标优化问题转化为联盟结构的特征值函数。最后,使用MDPSO-DRPPUS算法进行最优联盟结构的搜索。实验表明,与多进制离散粒子群优化(MDPSO)算法和遗传算法(GA)相比,所提算法运行时间大幅度降低,联盟结构的效益、均衡性和边缘节点的完成任务效率都有所提高。 展开更多

关键词 移动边缘计算 资源调度 联盟结构生成 多进制离散粒子群优化 基于离散最近过去更新策略

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基于混合分布式深度强化学习的电力系统暂态稳定紧急控制

7

作者 陈一熙 朱继忠 +1 位作者 刘嘉媛 黄林莹 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1513-1523,I0054,I0055,共13页

“双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强,对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定,提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先,将暂态稳定紧急控制... “双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强,对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定,提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先,将暂态稳定紧急控制问题建模为马尔可夫决策过程。然后,针对常规深度强化学习算法因离散化混合动作空间所导致的维数灾、精度下降等问题,提出了一种离散-连续混合策略架构,并采用近端策略优化算法作为策略更新方法,实现了对紧急控制问题中混合动作空间的直接处理。接着,针对常规深度强化学习算法训练时间长、鲁棒性不足等弊端,引入分布式并行训练架构,并设计了融入紧急控制先验物理知识的非法动作屏蔽机制,显著提高了算法的训练速度和鲁棒性。最后,通过IEEE 39节点系统验证了所提算法在暂态稳定紧急控制决策中的有效性和优越性。 展开更多

关键词 暂态稳定 紧急控制 深度强化学习 离散-连续混合策略 分布式并行训练 近端策略优化

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面向分层异构网络的资源分配：一种稳健分层博弈学习方案 被引量：6

8

作者 邵鸿翔 赵杭生 +1 位作者 孙有铭 孙丰刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期38-44,共7页

该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性,并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈;然后给出了该博弈的均衡点分析;最后提出了... 该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性,并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈;然后给出了该博弈的均衡点分析;最后提出了一种分布式改进型分层Q学习方案以实现宏基站和微基站的均衡策略搜索。理论分析和仿真表明,所提出的分层博弈模型可以有效抑制由于信道状态不确定引起的收益下降。所采用的学习方案较传统Q学习方案收敛速度明显加快,更加适用于短时快变的通信环境。 展开更多

关键词 异构网络 斯坦伯格博弈 不完美信道信息 鲁棒决策 双层Q学习 离散策略

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考虑暂稳约束下含TCSC联络线的传输能力 被引量：2

9

作者 张颖 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期127-130,149,共5页

可控串补(TCSC)通过改变线路电抗值即改变网络结构来实现对系统的控制。随着现代电力系统的发展,系统规模越来越大、电压等级越来越高,电网输送能力赶不上负荷的需求、而电力市场化运营又需要系统采用更多的控制手段,在输电电网中应用T... 可控串补(TCSC)通过改变线路电抗值即改变网络结构来实现对系统的控制。随着现代电力系统的发展,系统规模越来越大、电压等级越来越高,电网输送能力赶不上负荷的需求、而电力市场化运营又需要系统采用更多的控制手段,在输电电网中应用TCSC来增加输电能力、控制系统潮流、提高系统稳定性显得尤为迫切。文中研究输电线路安装了TCSC后,在考虑系统暂态稳定约束下的输送能力,建立了TCSC潮流分析和暂态控制模型,计算条件为联络线发生三相短路,可控串补采用离散控制策略。通过对实例输电系统的分析和暂态仿真,求出了考虑暂态约束的输电线路传输功率的极限,证实了TCSC采用离散控制策略,能大大提高满足暂稳约束的联络线传输能力。 展开更多

关键词 可控串补 暂态稳定 传输能力 离散控制策略

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面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究

10

作者 王利民 李雄飞 徐沛娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期119-122,共4页

提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边... 提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边界。在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 多模式 后离散化策略 局部计算

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基于运行模式切换的多能源系统的混合控制 被引量：3

11

作者 赵景涛 张晓燕 +1 位作者 王威 窦春霞 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第22期9524-9534,共11页

为了实现具有高度灵活性的智能控制策略,以提高多能源系统的稳定性、安全性和自愈能力,提出了基于分布式能源运行模式切换的分层混合智能控制。对应于系统的混合动态行为,分层混合控制由上层的离散控制策略、下层的本地连续控制器和它... 为了实现具有高度灵活性的智能控制策略,以提高多能源系统的稳定性、安全性和自愈能力,提出了基于分布式能源运行模式切换的分层混合智能控制。对应于系统的混合动态行为,分层混合控制由上层的离散控制策略、下层的本地连续控制器和它们之间的相互作用组成。上层离散控制策略主要负责切换操作模式,以增强遭遇重大干扰时的安全性和自愈能力。下层连续控制的目的是调节各被控单元的动态稳定性,以获得满意的性能。通过仿真实例验证了该混合控制方法的有效性。 展开更多

关键词 多能源系统 混合控制 离散控制策略 连续控制器 分布式能源

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基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划 被引量：2

12

作者 邵士凯 李厚振 赵渊洁 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第32期14030-14040,共11页

针对非退出故障下多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法(mixed strategy improved discrete particle swarm optimization,MSDPSO)。该方法首先采用Sobol序列进行种群初... 针对非退出故障下多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法(mixed strategy improved discrete particle swarm optimization,MSDPSO)。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明:所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。 展开更多

关键词 多机协同 混合策略改进的离散粒子群算法(MSDPSO) Sobol序列初始化 自适应交叉学习策略 三次样条插值算法

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