【摘 要】
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运用进化算法求解柔性车间调度问题时,编码的特殊性对进化策略造成的局限制约了算法的搜索能力。为此,提出一种基于浮点型编码策略的差分多目标优化算法。该算法采用基于工序权重的浮点数编码—解码机制,消除了排列组合型编码方式对进化操作带来的约束,运用差分进化策略生成新个体,以提高优秀个体产生的几率,进而保证算法有更好的收敛性。将算法与传统算法及其改进形式在相同测试用例上进行对比,结果表明,本算法在保证收敛性
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61272295,61070088）
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运用进化算法求解柔性车间调度问题时,编码的特殊性对进化策略造成的局限制约了算法的搜索能力。为此,提出一种基于浮点型编码策略的差分多目标优化算法。该算法采用基于工序权重的浮点数编码—解码机制,消除了排列组合型编码方式对进化操作带来的约束,运用差分进化策略生成新个体,以提高优秀个体产生的几率,进而保证算法有更好的收敛性。将算法与传统算法及其改进形式在相同测试用例上进行对比,结果表明,本算法在保证收敛性的同时,搜索到更多的非支配个体,体现出更好的分布性。此外,提出了平行决策和等价平行决策的定义,将柔性车间
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负载均衡问题是当前云计算研究的重要问题。由于云计算中的负载均衡存在效率低、准确性不高以及资源需求动态变化等问题,建立了云计算环境下的负载均衡模型,通过在发送者策略中引入混沌算法和在接收者策略中引入萤火虫算法,提高了目标节点的最优化选择以及转移任务量的准确性。仿真实验表明,改进后的资源负载算法能够有效地避免负载处理的不均衡,提高系统整体处理能力。
针对人体姿势估计算法部分节点效果差的问题,提出降低训练开销并增加用多视角深度图的后处理改进技术。首先生成一个规模减小而包含常见典型动作的训练集合,并用小型集群服务器训练后进行骨架节点的估计,之后对置信度不高的骨架节点,在深度图投影得到侧视图和顶视图中再次计算需修正的骨架节点的后处理方法以提高节点的准确度。实验表明,在使用样本数量少一个数量级的情况下能取得比微软原算法平均误差小9 mm的结果。
优化网络的拓扑结构是互连网络研究的重要研究方向。局部扭立方体(locally twisted cube,LTQn)是对超立方体(hypercube,Qn)互连网络的优化变种,然而当对LTQn升级时,需要成倍地增加网络的节点,这不利于LTQn的应用和发展。为了克服LTQn这一缺陷,提出了一种新的互连网络拓扑结构:局部扭立方体环互连网络(locally twisted cube-connected r
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