简介：本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。

简介：本文目的在于基于蚁群算法,研究关于现代自动化立体车库计算机监控软件的优化设计问题。对于当前立体车库监控中,亟待实现现代化自动化的监控管理,基于蚁群算法,分析优化设计该监控软件的需求,并优化设计实现蚁群算法支撑的立体车库计算机监控软件。结果证实,基于蚁群算法优化设计现代自动化立体车库计算机监控软件,计算机监控软件平均响应时间由49.9552s下降到22.5280s,降低系统能耗,实现对立体车库的群控调度,发挥积极应用效益。结束语表明,设计基于蚁群算法的现代自动化立体车库计算机监控软件,具有可行性,可发挥积极设计实现价值。

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。

简介：通过分析ZigBee协议中Cluster—Tree和AODVjr算法的优缺点，提出一种基于Cluster—Tree＋AODvjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表，通过定义分区来确定目的节点的范围，从而控制广播RREQ分组的跳数，防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数，缩短传输时延，减少网络中死亡节点的数量，提高数据传送的成功率。

简介：基于均匀设计与Powell算法的全局最优化并行算法具有寻优能力强,设计出并行全局最优化算法,2003.　　[10]方开泰.均匀设计与均匀设计表[M].北京

简介：本文针对无线传感器网络存在网络拥塞进而造成网络服务质量急剧下降的问题,提出了一种基于链路权重的无线传感器网络蚁群路由改进算法。该算法通过分析可用带宽、传输时延两个影响链路状态的因素来计算链路的权重,根据链路权重来调整信息素的大小,直接反映了网络中节点的当前状况,避免了网络的局部拥塞,均衡了网络流量;通过自适应地调整链路权值的挥发系数,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,该算法有效控制了网络拥塞,均衡了网络负载分布。

简介：为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。

简介：其中W(p1)=W(p0)．F(t1)=0.90．0.90=0.81,W(p5)．F(t6)=0.53．0.75=0.40,W(p0))且p=P0

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：作为一种简单而有效的新兴计算技术，差分演化算法（DE）已受到学术界和工程界的广泛关注，并且已经在多峰函数优化，数据过滤，多目标优化等十九个大方向上取得了许多成功应用。为此，对围绕差分演化算法的相关背景，原理、特点、改进等方面进行简单介绍．HookeandJeeves方法是一种经典的局部搜索算法，将其与差分演化算法结合来求解多目标优化问题，提高了解的收敛质量，因而从整体上提高了算法的性能，并且测试结果也说明了该算法的可行性。

简介：随着绿色软件概念的提出，嵌入式软件优化不再只以提高性能作为目标，嵌入式软件的功耗优化已成为低功耗软件系统的重要研究方向。在研究4种常用软件优化方法的基础上，对源码级和算法级的功耗进行测试与分析，并将分析结果运用到嵌入式操作系统μC／OS—II及其应用软件上，对μC／OS—II进行源码级和算法级的功耗优化。实验结果表明，该优化方法能有效地降低嵌入式软件的功耗。

简介：随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展，在网络和不确定参数下具有多约未的QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要的研究课题，这也是下一代Internet和高性能网络的难题。本文探讨了具有QoS多播路由问题，逦描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型。本文在网络环境及不确定参数下，提出了一种在网络规模和可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法（TQMRA）。TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源。仿真实验结果表明，TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径。

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：针对粒子群算法无线传感器网络（WSN）覆盖优化中算法稳定性较差，后期收敛速度慢和易陷入局部最优问题，本文提出了一种自适应扰动混沌的粒子群（AdaptiveDisturbanceChaoticParticleSwarmOptimization，简称ADCPSO）的覆盖增强算法。一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化，提高了种群的求解质量和算法的稳定性；二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作；三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新，避免粒子陷入局部收敛的问题。仿真结果表明，该算法具有良好的全局搜索能力，稳定性好，提高了网络覆盖率。

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简介：提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.

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