【摘 要】
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针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁坏操作和构造操作对停滞粒子和全局最优粒子进行变异,变异后利用模拟退火思想概率接收新值。全局最优粒子的改变会引导粒子跳出局部极值的约束,增加粒子的多样性,从而克服粒子群的早熟现象。同时,为了使算法能更快
【基金项目】
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国家“十一五”科技支撑计划资助项目（115-04-YK-048）
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针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁坏操作和构造操作对停滞粒子和全局最优粒子进行变异,变异后利用模拟退火思想概率接收新值。全局最优粒子的改变会引导粒子跳出局部极值的约束,增加粒子的多样性,从而克服粒子群的早熟现象。同时,为了使算法能更快找到或逼近最优解,采用了循环迭代策略,在阶段优化结果的基础上,周而复始循环迭代进行求解。将提出的混合粒子
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提出了一种文化粒子群算法用于求解置换流水车间调度问题中的最小化最大完成时间。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。算法中群体空间的粒子群不但通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,实现群体演化,而且通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。该算法在不同规模的问题实例上与其他几个具有代表性的算法的比较结果表明,该算
为了在多核处理器上充分利用多核资源以提升挖掘性能,提出了一种动态与静态任务分配机制相结合的基于多核的并行序列模式挖掘算法。该算法采用数据并行与任务并行相结合的策略,在各处理器核生成局部序列模式后,再与其他处理器核协同,以最终获得所有的全局序列模式。算法通过并行局部归约技术消除了局部序列的重复生成与计算,并可结合静态与动态任务分配机制解决处理器的负载不均衡问题。理论分析和实验都证实了该算法可有效利用
为保证列车测速定位软件的安全性,研究了测速定位原理,提出一种新的测速定位模型,在此基础上引入SCADE开发方式,建立测速定位软件模型,并利用SCADE的形式化验证技术保证软件模型的安全性。最后将安全软件导入QNX系统平台测试运行,通过QNX技术分析与实践表明软件完全满足测速定位的技术和安全性要求。
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