检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2007年第9期24卷 25-28页

作者：王元元曾建潮谭瑛太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。大量实验表明:子种群之... 详细信息

将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。大量实验表明:子种群之间的通讯周期是个重要的可变参数,当选取合适时,能提高解的质量以及算法的收敛性和最优性。

关键词：并行计算模型并行算法微粒群算法

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求解随机相关机会规划的有效算法

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计算机工程与设计 2007年第22期28卷 5472-5474页

作者：肖宁曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会... 详细信息

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会规划算法。通过实例仿真测试该算法的性能,并与遗传算法进行比较,结果表明本算法具有一定的优势。

关键词：随机规划随机相关机会规划遗传算法微粒群算法随机仿真

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基于移动Agent与P/S混合模式的分布对象中间件异步通信研究

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计算机工程与设计 2008年第24期29卷 6213-6217页

作者：闫晓芬郭银章太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

针对分布对象中间件异步通信中时间、空间和流程的三刻度解耦问题进行了研究,在分析了当前分布对象中间件通信机制所存在的问题基础上,基于CORBA分布环境引入了P/S发布订阅系统,构建了基于P/S模式的CORBA通信体系。同时在P/S中间件代理... 详细信息

针对分布对象中间件异步通信中时间、空间和流程的三刻度解耦问题进行了研究,在分析了当前分布对象中间件通信机制所存在的问题基础上,基于CORBA分布环境引入了P/S发布订阅系统,构建了基于P/S模式的CORBA通信体系。同时在P/S中间件代理体系中,引入移动Agent代理技术构建了基于Agent与P/S混合模式的异步通信算法,解决了基于中间代理的分布对象中间件异步通信的三刻度解耦问题。

关键词：移动Agent 发布订阅系统分布对象中间件异步通信空间解耦

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基于多视图的三维空间点精确重建算法

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计算机工程与设计 2009年第12期30卷 3035-3037,F0003页

作者：刘伟马峻太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

针对三维重建中空间点重建的问题,提出了一种以三角形重心作为约束条件的三维空间点精确欧氏重建算法。该方法以多幅图像间的对应关系会给出空间点更稳定的估计为依据,用3幅图像重建空间点,相对于传统的仅用两幅图像进行重建空间点的方... 详细信息

针对三维重建中空间点重建的问题,提出了一种以三角形重心作为约束条件的三维空间点精确欧氏重建算法。该方法以多幅图像间的对应关系会给出空间点更稳定的估计为依据,用3幅图像重建空间点,相对于传统的仅用两幅图像进行重建空间点的方法精度高,算法稳定性好。此外还可以扩展到多幅图像的重建中,通过实验与传统算法对比,表明了该算法的精准性和稳定性。

关键词：三维重建三角形法公垂线异面直线三角形重心

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一种基于单纯形法的随机微粒群算法

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计算机工程与科学 2007年第1期29卷 90-93页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快速性,又可以利用SPSO的全局收敛性。通过对两个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明在搜索空间维数相同的情况下,SM-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。

关键词：随机微粒群算法单纯形法全局优化

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一种基于轮盘赌选择遗传算法的随机微粒群算法

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计算机工程与科学 2007年第6期29卷 51-54页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个多峰的测试函数进行仿真明:在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。

关键词：随机微粒群算法遗传算法轮盘赌选择全局优化

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基于承诺度的寻找合作Agent的方法

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计算机工程与科学 2006年第5期28卷 91-93,117页

作者：莫思敏谭瑛曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

在多Agent系统中,个体Agent的知识和问题求解能力是有限的,需要寻找合作Agent协作共同完成任务。本文提出承诺度概念并以简化的熟人模型为背景,将承诺度作为寻找合作Agent的依据。简化的熟人模型减少了寻找合作Agent的通信开销和资源消... 详细信息

在多Agent系统中,个体Agent的知识和问题求解能力是有限的,需要寻找合作Agent协作共同完成任务。本文提出承诺度概念并以简化的熟人模型为背景,将承诺度作为寻找合作Agent的依据。简化的熟人模型减少了寻找合作Agent的通信开销和资源消耗;以承诺度作为寻找合作Agent的依据减少了建立和维护熟人模型的系统开销。

关键词：合作Agent 承诺度简化的熟人模型

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PSOSA混合优化策略

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计算机工程与科学 2006年第9期28卷 71-73,76页

作者：王丽芳曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法,该方法在群体进化的每一代中,首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向,然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性,又可以... 详细信息

本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法,该方法在群体进化的每一代中,首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向,然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性,又可以利用模拟退火算法的全局收敛性。本文还证明了该混合优化方法依概率1收敛于全局最优解。仿真结果表明,在搜索空间维数增大时,该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。

关键词：微粒群算法模拟退火全局优化

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以模拟退火算法为收敛判据的混合微粒群算法

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计算机工程与科学 2006年第5期28卷 77-79页

作者：王丽芳曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

本文提出了一种以模拟退火算法为收敛判据的混合微粒群算法,不仅保留了微粒群算法收敛速度快、易于实现的特点,而且通过模拟退火为群体置换更优的微粒,从而保证算法得到一个高质解。仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词：微粒群算法模拟退火收敛

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基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法

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计算机工程与应用 2005年第23期41卷 125-128,168页

作者：李美莲曾建潮中北大学计算机科学与技术系太原030051 太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题。组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,... 详细信息

在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题。组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,但对于多约束Qos组播路由方面的研究相对比较少。论文提出了一种基于遗传算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树,文中描述了一种适应于研究Qos组播路由的网络模型。最后通过仿真实验证明该算法操作简单、搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性。

关键词：组播路由 Qos 路由优化遗传算法 Steiner树

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