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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

3 篇 仿生学习算法
1 篇 移动边缘计算
1 篇 智能交通
1 篇 超密集网络
1 篇 多无人机协同
1 篇 aoca模型
1 篇 自主平衡
1 篇 智能机器人
1 篇 任务规划
1 篇 资源调度

机构

2 篇 河南大学
1 篇 华东交通大学
1 篇 北京工业大学

作者

1 篇 杨刚
1 篇 戴丽珍
1 篇 张文
1 篇 阮晓钢
1 篇 郭启程

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=仿生学习算法"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于仿生学习的移动边缘计算资源调度研究

基于仿生学习的移动边缘计算资源调度研究

引用

作者：张文河南大学

学位级别：硕士

随着第五代移动通信技术和移动智能设备(MobileSmartDevices,MSD)的发展，各种计算密集型和延迟敏感型应用不断涌现，但MSD有限的计算资源无法满足这些新兴应用程序的需求。在超密集网络(Ultra-DenseNetwork,UDN)中集成移动边缘计算(Mob... 详细信息

随着第五代移动通信技术和移动智能设备(MobileSmartDevices,MSD)的发展，各种计算密集型和延迟敏感型应用不断涌现，但MSD有限的计算资源无法满足这些新兴应用程序的需求。在超密集网络(Ultra-DenseNetwork,UDN)中集成移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)，不仅增加网络容量，还为MSD提供更多计算资源。在MEC和UDN结合的场景下提出合理高效的资源调度策略，是提升边缘用户资源利用率的关键。　　移动边缘计算的资源调度问题通常会被表述为非线性规划问题和装箱问题，这些问题的本质上是具有NP-hard性质问题。最近研究界关注的新型仿生学习算法，例如鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)，麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)以及天鹰优化(AquilaOptimizer,AO)算法都可以作为解决这类问题的有效方法。本文通过改进这些仿生学习算法解决UDN结合MEC环境下不同的任务规模和网络设备部署的资源调度问题，为单蜂窝网络资源调度、超密集异构网络任务卸载和MEC服务器超密集部署环境资源协同分配分别提供了三个解决方案。本文的主要工作包括：　　（1）针对单蜂窝网络资源调度问题，本文构建了一个单蜂窝多用户的资源调度模型，将MEC服务器计算资源、MSD计算资源、任务能耗和任务时延等作为约束，使用任务时延、设备能耗时延、本地任务时延和本地设备时延构成系统效用，将其作为优化目标。并提出随机边界方法和惩罚函数将有约束问题转化为无约束问题，增强种群个体多样性和遍历性。同时提出一种基于Levy飞行扰动策略的改进鲸鱼麻雀搜索算法(LevyWhaleSparrowSearchAlgorithm,LWSSA)的资源调度策略来寻找合适的任务卸载比例，MSD计算资源以及MEC服务器计算资源分配方案。在无线传输资源和计算资源有限的情况下，采用LWSSA求解最大系统效用的优化问题，得到合适的任务卸载和资源分配策略。　　（2）针对超密集异构网络中基于用户成本的任务卸载问题，本文构建了一个宏蜂窝和小蜂窝同时存在的资源调度方案，该方案设置约束条件并将最小任务时延和设备能耗作为优化目标。并使用决策变量等价转化的方式减少决策变量长度，同时考虑不同蜂窝间复用信道的干扰以及计算资源有限的情况，提出一种基于自适应分组学习鲸鱼优化算法(AdaptiveGroupLearningWhaleOptimizationAlgorithm,AGLWOA)，选择任务卸载模式、目标基站和目标信道进行任务卸载来最小化任务时延和设备能耗。　　（3）针对MEC服务器超密集部署环境下资源协同分配问题，本文构建了一个多MEC服务器多基站多用户的资源调度模型，设定约束条件并将最小任务时延、最小设备能耗和最大任务完成作为优化目标。结合边缘计算环境，重新定义了任务完成，使边缘资源更加倾向于重要边缘用户。并设计了一种候选模式剪枝方法，更精确地界定解空间以减少不可行的资源调度决策。同时提出一种基于混合策略的天鹰优化(HybridStrategyAquilaOptimization,HSAO)算法的资源调度策略，为边缘用户寻找一个低能耗、低时延和高完成率的卸载任务策略和资源分配方案。　　此外，对本文所提算法进行仿真验证。仿真结果表明，与其他新型仿生学习算法相比，本文提出的算法在不同的边缘计算环境下，随着任务规模的增大和边缘网络环境的复杂化，在优化系统效用、用户成本和任务完成方面都具有不错的性能。

关键词：超密集网络移动边缘计算仿生学习算法资源调度

来源：评论

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基于仿生学习的多无人机协同任务规划研究

基于仿生学习的多无人机协同任务规划研究

引用

作者：郭启程河南大学

学位级别：硕士

在智能交通领域中,道路和交通数据的采集至关重要,目前,主要依靠部署在道路周围的路边单元和无线传感器来进行信息采集,然后将数据传输到数据中心。无人机凭借着自身优势而被广泛应用于智能交通领域,利用无人机辅助路边单元来完成数据... 详细信息

在智能交通领域中,道路和交通数据的采集至关重要,目前,主要依靠部署在道路周围的路边单元和无线传感器来进行信息采集,然后将数据传输到数据中心。无人机凭借着自身优势而被广泛应用于智能交通领域,利用无人机辅助路边单元来完成数据采集是一种有效的方法,可以有效提高数据采集的效率。随着大数据时代的到来,智能交通领域的任务量呈现爆炸式增长,同时任务逐渐多样化和复杂化,加上任务的时延约束和无人机的能耗约束,单无人机已经无法满足任务需求,因此多无人机协同执行任务变得越来越普遍。无人机的任务规划问题同时受到任务约束、环境约束以及无人机的协同约束,这是一个多目标多约束的规划问题。本文针对该问题,结合仿生学习算法,对多无人机协同任务规划问题进行了研究,包括多无人机的任务分配,基于覆盖质量的多无人机任务分配和城市环境下的无人机三维路径规划。本文的主要工作包括:（1）针对多无人机协同辅助路边单元数据采集的任务分配问题,对问题进行建模并设置任务约束,以任务时延和任务能耗两个因素为基础,构建了合理的任务成本函数。并提出了一种基于仿生学习的分层优化策略,将任务分配问题分为确定任务集和优化任务序列两个阶段。同时提出了一种混合灰狼鲸鱼优化算法,解决多无人机任务序列的组合优化问题。（2）针对基于覆盖质量的多无人机协同辅助路边单元数据采集问题,以任务成本和任务覆盖质量两个因素为基础,构建了一种最小成本最大覆盖模型。该模型结合任务采集场景,重新定义了任务的覆盖率,使采集任务更加倾向于重要的路边单元节点,从而提高数据采集质量。同时提出了一种混合加权灰狼鲸鱼优化算法,优化多无人机的任务采集路径。（3）针对无人机的三维路径规划问题,设计了一种新的威胁计算模型,该计算模型通过距离计算和垂足的判别,来更精确地计算飞行路径的威胁大小。同时提出了一种基于Levy飞行扰动策略的改进鲸鱼优化算法,优化无人机的三维飞行路径。该问题以城市环境为背景,结合威胁区和禁飞区的威胁约束,以及无人机的机动性和物理约束,设计无人机的飞行成本函数。将Levy飞行随机游走策略的思想应用于鲸鱼优化算法的改进中,并引进信息交流机制来引导算法更新,使算法更好地避免陷入局部最优解,为无人机寻求一条低能耗、高覆盖、无碰撞、无威胁的三维飞行路径。此外,对本文所提算法和策略进行了仿真对比验证。通过设定不同的任务场景,测试所提算法的任务规划效果。然后对比了经典的遗传算法、粒子群算法和两个新型的仿生学习算法—灰狼优化算法和鲸鱼优化算法在该问题中的优化效果。实验结果表明,随着任务规模的增大,本文所提算法都能得到更低的任务成本和更高的任务覆盖率,提高任务执行效率。

关键词：智能交通多无人机协同任务规划仿生学习算法

来源：评论

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基于AOCA仿生学习模型的两轮机器人自主平衡学习研究

基于AOCA仿生学习模型的两轮机器人自主平衡学习研究

引用

2013年24届中国过程控制会议

作者：戴丽珍杨刚阮晓钢华东交通大学电气与电子工程学院南昌330013 北京工业大学电子信息与控制工程学院人工智能与机器人研究所北京100124

以两轮机器人的自主平衡学习控制为研究对象,针对传统控制方法无法实现机器人类似人或动物的渐进学习过程,依据斯金纳的操作条件反射理论建立了一种自治操作条件反射自动机(Autonomous operant conditioning automaton,AOCA)模型,设计... 详细信息

以两轮机器人的自主平衡学习控制为研究对象,针对传统控制方法无法实现机器人类似人或动物的渐进学习过程,依据斯金纳的操作条件反射理论建立了一种自治操作条件反射自动机(Autonomous operant conditioning automaton,AOCA)模型,设计一种基于AOCA的仿生学习算法,并进行机器人姿态平衡学习实验仿真研究.实验结果表明,基于AOCA的仿生学习方法能有效地实现机器人的自主平衡学习控制,机器人系统的平衡能力在学习控制过程中自组织地渐进形成,并得以发展和完善.

关键词：智能机器人自主平衡 AOCA模型仿生学习算法

来源：评论

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