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一种基于云模型的云变异粒子群算法 被引量：38
1
作者 张英杰 邵岁锋 Niyongabo Julius 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期90-96,共7页
基于云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,结合粒子群算法的基本思想,提出一种云变异粒子群优化算法.其核心思想是通过正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.利用云模型对粒子的进化和变异进行统一建模,自适应控制粒子的... 基于云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,结合粒子群算法的基本思想,提出一种云变异粒子群优化算法.其核心思想是通过正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.利用云模型对粒子的进化和变异进行统一建模,自适应控制粒子的搜索范围.典型复杂函数测试表明,云粒子群算法能有效找出全局最优解,特别适宜于多峰值函数寻优. 展开更多
关键词 云模型 粒子群算法 数值优化
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基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究 被引量：38
2
作者 王波 张晓磊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期84-88,共5页
对云计算任务调度进行了研究,针对用户满意度和云提供商利益需求,提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。根据云环境特点对虚拟机资源进行分类,同时引入任务-资源满意度距离、资源综合性能概念;对粒子群初始粒子操作进行优化,... 对云计算任务调度进行了研究,针对用户满意度和云提供商利益需求,提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。根据云环境特点对虚拟机资源进行分类,同时引入任务-资源满意度距离、资源综合性能概念;对粒子群初始粒子操作进行优化,来提高粒子质量;为克服粒子易陷入局部最优解问题,加入遗传算法(GA)的交叉、变异操作,扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明,该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间,是云平台下一种有效的任务调度策略。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 遗传算法 粒子群算法
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云计算环境下基于可靠性感知的任务调度算法 被引量：27
3
作者 齐平 王福成 +1 位作者 王必晴 梁昌勇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1925-1935,共11页
针对云计算环境下并行任务易受资源失效的影响而无法完成,且动态提供云资源可靠性较低的问题,首先,引入失效恢复机制,由于在失效可恢复情况下资源失效规律动态变化,使用两参数Weibull分布对不同时段资源节点和通信链路失效规律的局部特... 针对云计算环境下并行任务易受资源失效的影响而无法完成,且动态提供云资源可靠性较低的问题,首先,引入失效恢复机制,由于在失效可恢复情况下资源失效规律动态变化,使用两参数Weibull分布对不同时段资源节点和通信链路失效规律的局部特征进行描述;然后,根据并行任务之间存在的各类交互关系分析,提出了一种基于变参数失效规则的资源可靠性评估模型;最后,将该模型并入粒子群算法得到基于可靠性感知的自适应惯性权重粒子群资源调度算法R-PSO,从而在计算适应度时充分考虑备选资源的可靠程度。仿真实验结果表明,当选择了合适的失效恢复参数时,提出的R-PSO算法能够大幅度提高云服务可靠性,且只会增加少量的额外失效恢复开销。 展开更多
关键词 云计算 失效规律 失效恢复机制 粒子群优化 资源调度
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任务调度算法中新的自适应惯性权重计算方法 被引量：27
4
作者 李学俊 徐佳 +1 位作者 朱二周 张以文 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1990-1999,共10页
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是解决云计算环境中工作流系统的任务调度优化问题的主流智能算法.然而基于传统自适应惯性权重的粒子群任务调度算法易陷入局部最优,导致调度方案的执行时间与费用较高.因此,通过改进单个... 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是解决云计算环境中工作流系统的任务调度优化问题的主流智能算法.然而基于传统自适应惯性权重的粒子群任务调度算法易陷入局部最优,导致调度方案的执行时间与费用较高.因此,通过改进单个粒子的成功值计算方法,提出了一种新的自适应惯性权重计算方法 NAIWPSO(new adaptive inertia weight based particle swarm optimization).该方法通过比较每个粒子的适应度与全局最优值,可以更加精确描述粒子状态,进而提高了权重的自适应性.在新惯性权重基础上,提出了一种解决云工作流系统中任务调度优化问题的改进粒子群算法.新权重可以更准确的调整粒子速度,使算法更好地平衡粒子全局与局部搜索,避免陷入局部最优,获得执行费用更优的调度方案.实验表明,与5种已有惯性权重算法比较,新算法收敛稳定、适应度最低、执行费用平均减少18%. 展开更多
关键词 云计算 工作流 任务调度 粒子群算法 惯性权重
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一类制造资源的协同建模、优化与求解技术 被引量：25
5
作者 郑浩 冯毅雄 +1 位作者 谭建荣 高一聪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1387-1395,共9页
为实现云制造环境下制造资源的全面共享、发现和匹配,提供给用户理想优质的云制造服务,在虚拟资源池构建阶段引入资源建模与聚类技术,提出一种适宜云制造模式的虚拟资源的建模与优化组合方法。采用基于可扩展标记语言数据与Web本体描述... 为实现云制造环境下制造资源的全面共享、发现和匹配,提供给用户理想优质的云制造服务,在虚拟资源池构建阶段引入资源建模与聚类技术,提出一种适宜云制造模式的虚拟资源的建模与优化组合方法。采用基于可扩展标记语言数据与Web本体描述语言语义的双层模型,对云池的虚拟资源协同进行建模;建立基于服务成本、服务效率、服务质量和信誉度的多目标优化数学模型,采用协同多目标粒子群算法求解该优化问题,获得最优的虚拟制造单元。以生产实践中开发的原型系统为例,验证了所提方法能够有效提高云池虚拟资源的共享、发现和匹配性能,也验证了其在工程应用中的正确性。 展开更多
关键词 云制造 虚拟资源池 虚拟单元 粒子群优化算法 建模
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应用改进的粒子群优化模糊聚类实现点云数据的区域分割 被引量：23
6
作者 王晓辉 吴禄慎 +1 位作者 陈华伟 史皓良 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1095-1105,共11页
为实现点云数据的区域划分,提出一种基于改进的粒子群优化与模糊C-均值聚类的混合算法(SPSO-FCM算法)。针对在点云聚类过程中易过早捕获局部极小值的问题,算法首先用改进的粒子群算法——社会粒子群优化算法,对种群进行初始化,通过为每... 为实现点云数据的区域划分,提出一种基于改进的粒子群优化与模糊C-均值聚类的混合算法(SPSO-FCM算法)。针对在点云聚类过程中易过早捕获局部极小值的问题,算法首先用改进的粒子群算法——社会粒子群优化算法,对种群进行初始化,通过为每一个粒子设置不同的跟随阈值,来维护种群中个体多样性,加深对种群全局搜索的程度,避免陷入局部极小值;随后,设置种群中每个粒子当前最优位置和初始种群的最优位置,更新自由粒子的位置和跟随粒子的速度和位置;最后,采用模糊C-均值聚类算法求解隶属度矩阵,确定适应值函数,更新所有粒子的最优位置,并判断粒子和种群的位置优越性,得到准确的聚类中心,实现对点云数据的区域划分。以曲面复杂度不一致的点云模型为例对算法进行验证,探讨SPSO-FCM聚类算法的可行性,并与FCM聚类算法、遗传FCM聚类算法进行比对。实验结果显示,SPSOFCM聚类算法较其它两种算法,收敛速度快,迭代次数少,聚类准确,边界区域分割清晰,特别是对型面复杂、点云数据较多的机械零部件点云数据进行分割时,能得到更好的分割结果。 展开更多
关键词 点云数据 区域分割 粒子群优化算法 模糊聚类
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考虑执行可靠性的云制造服务组合算法 被引量：22
7
作者 敬石开 姜浩 +1 位作者 许文婷 周竞涛 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期392-400,共9页
由于制造资源的调用与执行比计算资源要复杂得多,使得在云制造环境下的服务组合执行可靠性成为必须考虑的问题.为此,提出一种基于离散粒子群智能优化的、考虑执行可靠性的云制造服务组合算法.以概率密度函数描述服务可靠性,基于服务模... 由于制造资源的调用与执行比计算资源要复杂得多,使得在云制造环境下的服务组合执行可靠性成为必须考虑的问题.为此,提出一种基于离散粒子群智能优化的、考虑执行可靠性的云制造服务组合算法.以概率密度函数描述服务可靠性,基于服务模型库动态生成云制造服务组合的工作流模型,基于语义实现服务匹配,通过离散变量粒子群优化算法计算出执行可靠性最优的云制造服务组合方案.最后以结构设计工作流模型为例,在不同服务实例规模、不同恶意服务占比情况下验证了其有效性和可靠性.实例结果表明,在恶意服务占比较高时,该算法仍能保持较高的服务执行可靠性. 展开更多
关键词 云制造 服务组合 离散变量 粒子群优化 执行可靠性
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基于改进粒子群算法的云资源调度 被引量：22
8
作者 袁正午 李君琪 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第2期401-404,412,共5页
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)迭代过程易陷入局部最优并发生"早熟"现象。为提高云计算资源利用效率,改进粒子群算法,并将其应用于云资源调度。改进算法中认知项和社会项权重随迭代次数变化,更加符合粒子群算... 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)迭代过程易陷入局部最优并发生"早熟"现象。为提高云计算资源利用效率,改进粒子群算法,并将其应用于云资源调度。改进算法中认知项和社会项权重随迭代次数变化,更加符合粒子群算法的客观规律。实验结果表明,改进算法全局搜索能力更强,能获得更优的云计算资源调度方案。 展开更多
关键词 云计算 改进粒子群算法 资源调度 适应度 迭代
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基于CA-PSO算法的云计算资源调度策略 被引量：20
9
作者 孟令玺 李洪亮 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第10期406-410,共5页
为了提高云计算资源的利用率,保持负载平衡,提出一种基于文化粒子群算法的云计算资源调度算法。首先建立云计算资源调度的目标函数,然后采用文化粒子群算法对目标求解,并通过粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演... 为了提高云计算资源的利用率,保持负载平衡,提出一种基于文化粒子群算法的云计算资源调度算法。首先建立云计算资源调度的目标函数,然后采用文化粒子群算法对目标求解,并通过粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高全局搜索能力;最后采用仿真对CA-PSO性能进行测试。仿真结果表明,相对于GA、PSO算法,CA-PSO不仅克服标准粒子群算法的不足,同时获得更短的任务完成时间,使资源节点负载更加均衡,尤其对于大规模任务的云计算资源调度优势更加明显。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 文化算法 粒子群算法
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基于改进的粒子群算法的云资源调度策略 被引量：18
10
作者 蔡晓丽 钱诚 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第6期28-30,35,共4页
云计算资源的调度是云计算中的一项关键技术.针对粒子群算法存在易陷入局部最优解和"早熟"的缺陷,提出一种改进的粒子群算法.通过改进粒子迭代过程中社会项系数和认知项系数的权重变化,使算法更符合最优解的求解规律,避免陷... 云计算资源的调度是云计算中的一项关键技术.针对粒子群算法存在易陷入局部最优解和"早熟"的缺陷,提出一种改进的粒子群算法.通过改进粒子迭代过程中社会项系数和认知项系数的权重变化,使算法更符合最优解的求解规律,避免陷入局部最优解.仿真实验表明,改进后的粒子群算法适应度更强、收敛速度更快,具有更强的全局搜索能力.该算法可以有效提高云计算资源的利用率,具有良好的应用价值. 展开更多
关键词 云计算 粒子群算法 资源调度 迭代 适应度
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改进粒子群算法的云计算环境资源优化调度 被引量：17
11
作者 蔡琪 单冬红 赵伟艇 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期93-96,共4页
针对云计算的资源调度问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的资源调度算法.对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解,并根... 针对云计算的资源调度问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的资源调度算法.对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解,并根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,提高了全局寻优能力和收敛能力,同时在Cloud Sim平台对算法进行仿真实验.结果表明:IPSO算法减少了任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率,具有很好的优化资源以及合理调度资源的能力. 展开更多
关键词 云计算 资源调度 自适应策略 粒子群优化算法 收敛速度
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基于粒子群优化算法的云计算资源调度策略研究 被引量：14
12
作者 周丽娟 王春影 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期279-281,292,共4页
针对移动互联网用户具有移动性的特点,采用移动云的概念来分担计算任务。粒子群算法能够有效地寻找移动互联网的计算资源,从而提高云计算中各个计算资源的分配速度和计算效率。采用粒子群算法,兼顾用户的服务质量,高效调度异构网络中的... 针对移动互联网用户具有移动性的特点,采用移动云的概念来分担计算任务。粒子群算法能够有效地寻找移动互联网的计算资源,从而提高云计算中各个计算资源的分配速度和计算效率。采用粒子群算法,兼顾用户的服务质量,高效调度异构网络中的计算资源,完成具有大计算量的科学计算的云计算资源调度方案。仿真结果表明,所提策略能够提高资源调度的速度,并且能提高云计算的效率。 展开更多
关键词 移动互联网 云计算 粒子群优化算法 资源调度
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基于改进粒子群算法的电动汽车充电站布局优化 被引量：11
13
作者 齐琳 姚俭 王心月 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期136-143,共8页
针对带有充电站服务要求和用户充电需求限制的电动汽车充电站布局优化问题,构建了以充电站服务成本和用户需求成本之和最小为目标的优化模型。将K中心点算法和云模型混合自适应粒子群算法相结合,提出了一种提高全局搜索能力的自适应参... 针对带有充电站服务要求和用户充电需求限制的电动汽车充电站布局优化问题,构建了以充电站服务成本和用户需求成本之和最小为目标的优化模型。将K中心点算法和云模型混合自适应粒子群算法相结合,提出了一种提高全局搜索能力的自适应参数改变算法。利用云模型混合自适应粒子群算法的特点,构建了求解电动汽车充电站布局优化问题的K中心点云模型混合自适应粒子群算法。仿真结果表明:求解带有充电站服务要求和用户充电需求限制的电动汽车充电站布局优化问题时,改进的K中心点云模型混合自适应粒子群算法优于云模型粒子群算法和基本粒子群算法;与基本算法相比,改进的算法效率更好,收敛性更好,证明了改进算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 交通工程 布局优化 改进粒子群优化算法 云模型 粒子群优化算法 VORONOI图 电动汽车充电站
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云计算环境下基于粒子群算法的多目标优化 被引量：12
14
作者 郭力争 耿永军 +3 位作者 姜长源 王军豪 张娜 赵曙光 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2358-2362,共5页
为了优化资源的部署调度,需要考虑处理费用、传输费用,并提高云计算的性能。对云计算环境下特点进行了研究,把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图,对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型,并通过粒子群算法对... 为了优化资源的部署调度,需要考虑处理费用、传输费用,并提高云计算的性能。对云计算环境下特点进行了研究,把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图,对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型,并通过粒子群算法对多目标模型进行优化。仿真结果表明,该多目标优化模型和算法不但能优化处理时间、传输时间,也能优化处理费用和传输费用。 展开更多
关键词 云计算 粒子群算法 数据部署 任务调度 多目标优化
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面向多目标优化的云制造虚拟资源调度方法 被引量：12
15
作者 熊永华 王静 +1 位作者 吴敏 佘锦华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期3079-3087,共9页
为解决传统资源调度方法使云制造的资源分配过程响应速度低、分配不均衡的问题,提出一种以提高制造效率、维持资源负载均衡为目标的多目标优化模型,并设计了一种改进型粒子群算法避免其陷入局部最优解,以实现复杂制造过程所需资源的合... 为解决传统资源调度方法使云制造的资源分配过程响应速度低、分配不均衡的问题,提出一种以提高制造效率、维持资源负载均衡为目标的多目标优化模型,并设计了一种改进型粒子群算法避免其陷入局部最优解,以实现复杂制造过程所需资源的合理分配。以钢铁烧结制造过程的云制造仿真为例,对模型及算法进行了仿真分析,验证了其有效性。 展开更多
关键词 云制造 虚拟资源 调度 粒子群算法
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云计算基于遗传粒子群算法的多目标任务调度 被引量：12
16
作者 刘春燕 杨巍巍 《计算机技术与发展》 2017年第2期56-59,共4页
合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、资源利用率三个方面出发,提出一种基于遗传与粒子群... 合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、资源利用率三个方面出发,提出一种基于遗传与粒子群算法融合的多目标任务调度算法。在遗传算法的变异操作中引入粒子群算法,既可以发挥遗传算法全局搜索能力强的优势,又可以利用粒子群算法的反馈特性改善变异操作提高收敛速度。通过Cloud Sim平台进行云环境仿真实验,将此算法与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行比较。实验结果表明,在相同的条件设置下,该算法在用户满意度和资源利用率方面都优于遗传算法和粒子群算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 多目标 遗传算法 粒子群算法
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云环境下基于DPSO的任务调度算法 被引量：11
17
作者 邬开俊 鲁怀伟 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期59-62,共4页
针对云计算任务调度问题,结合粒子群优化(PSO)算法的种群个体协作和信息共享特点,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的任务调度算法。采用随机方法生成初始种群,利用时变方式调整惯性权重,并在位置更新中使用绝对值取整求余映射法进行... 针对云计算任务调度问题,结合粒子群优化(PSO)算法的种群个体协作和信息共享特点,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的任务调度算法。采用随机方法生成初始种群,利用时变方式调整惯性权重,并在位置更新中使用绝对值取整求余映射法进行合法化处理,提高PSO算法的离散化程度。搭建并重新编译了CloudSim云计算仿真平台进行实验,结果显示,当迭代次数为200时,DPSO、PSO、GA算法的所有任务最终调度时间分别为457.69 s、467.90 s、472.41 s,从而证明DPSO算法能够有效解决云计算环境下的任务调度问题,并且算法收敛速度优于PSO和GA算法。 展开更多
关键词 云计算 粒子群优化 离散 任务调度 惯性权重
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基于粒子群算法的嵌入式云计算资源调度 被引量：11
18
作者 何鹏举 吴来斌 +1 位作者 宋凯华 曹允耀 《电子设计工程》 2014年第10期88-90,共3页
随着移动互联网的发展,基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内,嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段,云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一,其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能,本文提出一种... 随着移动互联网的发展,基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内,嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段,云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一,其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能,本文提出一种基于粒子群优化算法的云计算任务调度模型。粒子群算法中粒子位置代表可行的资源调度方案,以云计算任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找出最优资源调度方案。在matlab实验平台进行了仿真,通过大量数据模拟实验表明,该模型可以快速找到最优调度方案,提高资源利用率,具有较好的实用性和可行性。 展开更多
关键词 嵌入式云计算 资源调度 调度模型 粒子群算法 负载均衡度
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基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法 被引量：10
19
作者 陈斯祺 张海洋 +3 位作者 赵长明 张子龙 王文鑫 张明 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期678-683,共6页
为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标,寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计... 为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标,寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。 展开更多
关键词 激光技术 激光雷达点云配准 点云分布熵 粒子群算法 天牛须算法
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云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度 被引量：9
20
作者 武善玉 张平 覮李方 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期105-110,共6页
为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒... 为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒子群算法更新粒子位置时,引入了遗传算法的交叉和变异操作思想,使用4种方法按条件"逐级叠加"的方式对粒子位置进行更新,以保证种群的多样性.算例仿真结果表明,该算法是有效的且具有较高的执行效率. 展开更多
关键词 云制造 多任务调度 面向服务架构 服务组合 多目标优化 粒子群优化 离散粒子群遗传混合算法
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引证文献
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