检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2010年第1期47卷 147-156页

作者：范小芹蒋昌俊方贤文丁志军同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

Web服务作为一种新型的Web应用模式近年来得到了迅速的发展.如何高效动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的满足不同用户需求的增值的复杂服务,已成为新的应用需求和研究热点.针对服务选择问题,设计了一种面向动态Web服务选择的... 详细信息

Web服务作为一种新型的Web应用模式近年来得到了迅速的发展.如何高效动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的满足不同用户需求的增值的复杂服务,已成为新的应用需求和研究热点.针对服务选择问题,设计了一种面向动态Web服务选择的离散微粒群算法,并结合服务选择研究背景,提出了3种速度计算算子和一种位置进化方程.针对进化算法容易陷入局部极值这一共同缺陷,定义了微粒无希望/重希望准则,以保证微粒群的多样性,增强全局搜索能力.理论分析和实验结果表明,该算法不仅具有较快的收敛速度,而且具有较好的全局收敛性能;同时说明Max运算在服务选择中具有较好的综合性能.

关键词： Web服务服务选择服务质量微粒群算法离散微粒群算法

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解决TSP问题的局部调整离散微粒群算法

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计算机工程与设计 2009年第21期30卷 4936-4938页

作者：王蒙介婧曾建潮董殿敏太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,同时提出一种具有自适应能力的惯性因子,使其适合解决TSP这样... 详细信息

微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,同时提出一种具有自适应能力的惯性因子,使其适合解决TSP这样的组合优化问题。针对过去的离散算法整体调整容易形成对路径的破坏这一缺点,在重新定义的算法上加入局部调整的策略,形成一种局部调整的离散微粒群算法(local adjustive discrete PSO,LADPSO),通过在ch31和eil51上的试验,证明了该算法在解决这一问题上是可行的。

关键词：离散微粒群算法旅行商问题局部调整组合优化自适应

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基于离散微粒群算法的文本分类方法研究

基于离散微粒群算法的文本分类方法研究

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作者：周运华华南农业大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来和网络的日益普及，文本信息数据量呈爆炸式增长，因此，如何在海量的文本信息中提取潜在的、有价值的知识和模型成为信息处理的一大目标。其中，文本分类作为信息处理的一个重要环节，已经成为信息技术领域的一个主... 详细信息

随着信息时代的到来和网络的日益普及，文本信息数据量呈爆炸式增长，因此，如何在海量的文本信息中提取潜在的、有价值的知识和模型成为信息处理的一大目标。其中，文本分类作为信息处理的一个重要环节，已经成为信息技术领域的一个主要研究方向。\n 在研究现有的文本分类方法的基础上，论文以文本分类的准确度与分类时空复杂度综合考虑，结合微粒群算法具有收敛速度快、全局寻优能力强，易实现、容易理解并且模型简单等优点，将离散微粒群算法应用于文本分类，给出适用于离散微粒群算法的分类规则编码，构造出分类规则适应度函数来更准确地提取规则集，进而实现基于离散微粒群算法的文本分类方法设计。\n 实验结果表明，本文所用的分类方法对分类规则优化后整体查准率、查全率和综合分类率都比优化前有所提高，在基于离散微粒群算法的分类结果与KNN分类方法的测试数据比较显示，基于离散微粒群算法的查全率、查准率和综合分类率达到了KNN分类方法的水平；另一方面，由于KNN文本分类方法在分类的时候需要将所有样本存入计算机中，每次决策都要计算待识别样本与全部训练样本之间的距离进行比较，因此存储量和计算量都较大，而基于离散微粒群算法的分类方法在分类时只需要存储提取出来的主题词和分类规则，每次决策只需要待识别样本与每一类的分类规则计算得分进行比较，存储量和计算量都远低于KNN分类方法。\n 本文所做的主要工作包括：\n (1)研究文本分类的相关技术，重点探讨影响分类结果的两个关键技术：文本特征提取和文本分类方法，并对各种方法的优缺点进行了分析。\n (2)引入离散微粒群算法分类规则编码设计，其主要思想是将知识表达为一种符号形式，每个微粒代表一个规则，然后利用离散的微粒群运动模式模拟鸟类觅食过程，实现对规则的优化学习，进而实现基于离散微粒群算法的文本分类方法设计。\n (3)对基于离散微粒群算法文本分类方法进行实验及评价。对算法应用于文本分类问题的分类结果进行测试及分析，然后与KNN等传统方法的分类效率进行分析比对，并对本文所用算法应用于文本分类的时间、空间复杂度及适用范围进行详细讨论，归纳出本算法应用于文本分类问题的优缺点。 (4)指出进一步可做的研究。本文的后续工作拟实现在算法中根据最优解的变化速度来动态地确定迭代次数；并实现层次分类体系，使得可以在一个大类中的更小范围来寻找需要的知识；同时进一步扩大离散微粒群算法的应用范围。

关键词：文本信息离散微粒群算法文本分类最优解层次分类

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基于混合离散微粒群算法求解复杂并行机生产调度问题

基于混合离散微粒群算法求解复杂并行机生产调度问题

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作者：历莉昆明理工大学

学位级别：硕士

近年来,作为研究热点的非传统生产调度的相关问题,如复杂并行机生产调度问题等,受到了研究学者的广泛关注。离散微粒群(Discrete Partial Swarm Optimization Algorithm, DPSO)作为一种简单有效的人工智能算法,已受到机械加工和钢铁冶... 详细信息

近年来,作为研究热点的非传统生产调度的相关问题,如复杂并行机生产调度问题等,受到了研究学者的广泛关注。离散微粒群(Discrete Partial Swarm Optimization Algorithm, DPSO)作为一种简单有效的人工智能算法,已受到机械加工和钢铁冶炼等多个工业领域得到了成功应用,对于并行机生产调度问题的DPSO已经成为国际上前沿研究课题。因此,本论文对两类重要并行机生产调度问题进行基于DPSO的求解算法研究。论文的主要工作归纳如下：(1)针对最大完成时间(makespan)指标下的带多工序和加工约束并行机调度问题,通过分析问题的结构特性,重新设计了一种微粒的位置更新公式,进而与DPSO的全局搜索有机结合,得到IDPSO,通过随机生成测试数据进行仿真实验并与其他算法进行比较验证IDPSO的有效性。(2)针对makespan指标下的带到达时间、多工序、加工约束和序相关设置时间的复杂并行机生产调度问题,将(1)中的微粒位置更新方法应用到该问题中,并加入首次改进跳出策略和基于Interchange和Insert的局部搜索方法,进而结合IDPSO的全局搜索机制,提出HDPSO,通过比较仿真实验结果,验证了HDPSO相对于其他算法的高效性和有效性(3)针对makespan指标下的(2)中的复杂并行机生产调度问题,分析DPSO中惯性权重、学习因子对算法的影响,提出一种自适应微粒群算法,进而与(2)中提出的HDPSO有机的融合,从而得到一种AHDPSO,仿真实验验证了AHDPSO加入自适应的必要性和有效性。由文献调研可知,特别是基于DPSO算法求解复杂并行机生产调度问题的研究十分有限,有些较为复杂的问题甚至处于空白状态。本文针对上述调度问题的数学模型将已有的DPSO算法进行改进,因此针对上述的复杂并行机生产调度的研究具有实际的工程价值和学术价值。

关键词：并行机调度到达时间多工序序相关设置时间离散微粒群算法自适应

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基于离散微粒群算法和混合差分进化算法的复杂生产调度问题求解

基于离散微粒群算法和混合差分进化算法的复杂生产调度问题求解

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作者：万婧昆明理工大学

学位级别：硕士

车间生产调度问题一直是学术界和工业界广泛关注的热点问题,随着近期的发展,由于其NP-hard性、种群规模巨大、约束性强等特性,求解过程的限制问题也越来越突出。而针对此问题的相关智能调度算法研究也逐渐引起两界重视。离散微粒群算法(... 详细信息

车间生产调度问题一直是学术界和工业界广泛关注的热点问题,随着近期的发展,由于其NP-hard性、种群规模巨大、约束性强等特性,求解过程的限制问题也越来越突出。而针对此问题的相关智能调度算法研究也逐渐引起两界重视。离散微粒群算法(Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO)和差分进化算法(Differential Evolution, DE)都是应用颇多且效果很好的智能算法,目前已备受学者们的青睐,并成功运用于多个生产研究系统。本论文针对两类重要的流水线车间调度问题,采用基于不同改进方案的两种算法进行了研究,其中包括基于混合差分进化算法的求解研究和基于混合离散微粒群算法的求解研究。论文的主要工作归纳如下：(1)针对可重入流水线调度问题,通过分析问题的求解过程,开发了一种基于交换邻域搜索的局部搜索机制,将其与离散微粒群算法的全局搜索策略有机结合,并通过仿真实验加以证明,得到结果比较验证了所提算法的优越性。(2)针对重入次数可变的流水线调度问题,根据问题模型特点,将重入次数设为可变,增加问题难度,利用差分进化算法的全局搜索机制,结合前端省略搜索机制,提出了一种高效混合差分进化算法,仿真实验和结果比较验证了所提算法的有效性和稳定性。针对广泛存在于流程工业的可重入流水线调度问题,目前尚无基于差分进化算法和离散微粒群算法的相关研究,因此,本论文将已有差分进化算法和自已独立设计的局部搜索融合在一起,同时也将已有离散微粒群算法进行改进,其研究具有重要学术价值和工程实用价值,具有一定创新性。

关键词：差分进化算法离散微粒群算法流水线局部搜索有效性可重入

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解决批量流水线调度问题的离散微粒群算法

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聊城大学学报（自然科学版） 2009年第3期22卷 90-93页

作者：潘玉霞潘全科桑红燕武磊聊城大学计算机学院山东聊城252059

提出了解决以makespan为目标的批量流水线调度问题的离散微粒群优化算法.该算法采用了基于工序的编码方式,设计了新的粒子生成公式,通过局部搜索来提高算法的开发能力,从而使微粒群算法可以直接应用于调度问题.仿真实验表明了上述算法... 详细信息

提出了解决以makespan为目标的批量流水线调度问题的离散微粒群优化算法.该算法采用了基于工序的编码方式,设计了新的粒子生成公式,通过局部搜索来提高算法的开发能力,从而使微粒群算法可以直接应用于调度问题.仿真实验表明了上述算法的有效性.

关键词：批量流水线调度离散微粒群算法局部搜索

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基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法

基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法

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2015年中国地球科学联合学术年会

作者：邹艳艳姜弢徐学纯吉林大学仪器科学与电气工程学院长春市 130012 吉林大学地球科学学院长春市 130061

本文涉及一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,是根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参... 详细信息

本文涉及一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,是根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参数取值范围,再利用离散微粒群算法从中查找最优延时参数,最后应用此最优延时参数合成定向地震记录.有效地解决了不等间距炮点排列下,合成定向地震记录困难的问题,相比于等间距炮点排列下的合成定向地震记录方法2,本方法能更好地适应野外起伏山地以及经过沟壑、河流等复杂地形的数据处理.

关键词：地震勘探合成地震记录离散微粒群算法最优延时参数

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基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法

基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法

引用

2015中国地球科学联合学术年会

作者：邹艳艳姜弢徐学纯吉林大学仪器科学与电气工程学院吉林大学地球科学学院

1.引言本文涉及一种基于离散微粒群算法1的定向地震记录合成方法,是根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定... 详细信息

1.引言本文涉及一种基于离散微粒群算法1的定向地震记录合成方法,是根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参数取值范围,再利用离散微粒群算法从中查

关键词：地震记录第一炮离散微粒群算法合成方法

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离散二进制微粒群算法

离散二进制微粒群算法

引用

2005年全国测控、计量、仪器仪表学术年会

作者：乔立岩马云彤彭喜元哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系哈尔滨150001

微粒群(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法具有执行速度快、受问题维数变化影响小等优点,已广泛应用于连续值优化领域.1997年Kennedy和Eberhart又提出了PSO算法的离散二进制版本(BPSO),使这种算法进入到了组合优化领域.本文通过3个Ben... 详细信息

微粒群(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法具有执行速度快、受问题维数变化影响小等优点,已广泛应用于连续值优化领域.1997年Kennedy和Eberhart又提出了PSO算法的离散二进制版本(BPSO),使这种算法进入到了组合优化领域.本文通过3个Benchmark函数的实验,对BPSO算法、标准PSO算法以及遗传算法(GA)的性能分别进行了比较,为了评价不同算法的性能,提出了算法搜索效率的评价方法.实验表明虽然BPSO的速度不及PSO和GA,但是对于局部极值复杂的问题,它的搜索效率却高于二者.

关键词：离散微粒群算法遗传算法搜索效率

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求解可重入作业车间调度问题的改进离散微粒群优化算法

引用

山东科学 2017年第6期30卷 105-109页

作者：万婧山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东省海洋仪器仪表科技中心山东青岛26600

本文针对可重入作业车间调度问题,对离散微粒群算法的搜索方式进行改进,混合一种变异机制,并结合Interchange邻域局部搜索机制,设计与开发有效的混合离散微粒群算法。通过实验仿真结果的比较,有力地证明了所提算法的有效性。

关键词：离散微粒群算法局部搜索作业车间

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